public String calculateWallProjectionSampleAndLearn(Point3D[] vectors, String deviceIdentifier) { WallProjectionSample sample = sCalculator.calculateSample(vectors, deviceIdentifier); if (sample.sampledeviceIdentifier.Equals("nullSample") == false) { XMLComponentHandler.writeWallProjectionSampleToXML(sample); //Point3D p = new Point3D(vectors[2].X, vectors[2].Y, vectors[2].Z); //XMLComponentHandler.writeWallProjectionAndPositionSampleToXML(new WallProjectionAndPositionSample(sample, p)); //XMLComponentHandler.writeSampleToXML(vectors, sample.sampledeviceIdentifier); knnClassifier.addSampleAndLearn(sample); return("Sample gesammelt und Klassifikator trainiert"); } return("Es ist ein Fehler beim Erstellen des Samples aufgetreten, bitte versuchen sie es erneut!"); }
public ClassificationHandler(CoordTransform transformer, DataHolder data) { knnClassifier = new KNNClassifier(XMLComponentHandler.readWallProjectionSamplesFromXML(), -1); sCalculator = new WPSampleCalculator(data._roomModel); }