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);
}
