F_VN_CreatePcaTransformViaComponentNum

Create a PCA-based feature transform from the provided data where the number of prinicpal components to be used is predefined. The maximum number of principal components that can be computed equals the minimum of the number of samples and the number of features. The initial reference count is set to one if a new model is created and kept, otherwise. (expert function)

Syntax

Definition:

FUNCTION F_VN_CreatePcaTransformViaComponentNum : HRESULT
VAR_INPUT
    ipMlModel     : Reference To  ITcVnMlModel;
    ipSamples     : ITcUnknown;
    nComponentNum : UDINT;
    hrPrev        : HRESULT;
END_VAR

Inputs

Name	Type	Description
ipMlModel	Reference To ITcVnMlModel	Returns the created feature transform (Non-zero interface pointers are reused.)
ipSamples	ITcUnknown	Container holding a batch of input samples (ContainerType_Vector_Vector_REAL or ContainerType_Vector_Vector_LREAL)
nComponentNum	UDINT	Number of principal components (A value of 0 results in the automatic computation of the maximum number of components.)
hrPrev	HRESULT	HRESULT indicating the result of previous operations (If SUCCEEDED(hrPrev) equals false, no operation is executed.)

Return value

HRESULT

Weiterführende Informationen

Die Funktion F_VN_CreatePcaTransformViaComponentNum ist eine Variante von F_VN_CreatePcaTransform. Sie enthält den zusätzlichen Parameter nComponentNum, um die Anzahl an Hauptkomponenten für die Merkmalsreduktion im Vorhinein festzulegen.

Parameter

Modell

In dem Interface Pointer ipMlModel wird das erstellte Modell zurückgegeben.

Samples

Über ipSamples werden alle Samples in einem Container an das Modell gegeben.

Komponentenanzahl

Bei der PCA werden nComponentNum Hauptkomponenten berechnet. Bei 0 wird automatisch die maximale Anzahl an Komponenten berechnet.

Anwendung

Ein PCA-Modell mit 5 Hauptkomponenten kann z.B. so erstellt werden:

hr := F_VN_CreatePcaTransformViaComponentNum(
    ipMlModel       := ipMlModel,
    ipSamples       := ipSamples,
    nComponentNum   := 5,
    hrPrev          := hr);

Required License

TC3 Vision Machine Learning

System Requirements

Development environment	Target platform	PLC libraries to include
TwinCAT V3.1.4024.59 or later	PC or CX (x64) with PL50, e.g. Intel 4-core Atom CPU	Tc3_Vision