''' POCETAK '''
print "Raspoznavanje dobne skupine pomocu linearne diskriminantne analize (LDA)"
print "Odabrani klasifikator ce biti pokrenut s optimalnim parametrima"
izbor = raw_input('Koji klasifikator zelite koristiti? kNN(1), SVM(2) ili EXIT(0): ')
try: izbor = int(izbor)
except:
print "Pogreska u odabiru. Ponovo pokrenite program!"
sys.exit()
primjer = AgeKlasifikator(DIR_ZA_UCENJE)
primjer.postaviSkupine([13, 21, 60])
if izbor == 1:
primjer.postaviBrOkvira(4)
primjer.postaviPCA(100)
primjer.doPCALDA()
primjer.trainKNN(41)
print "Ispravno (kNN): %s posto!" % str(primjer.batchPredict(DIR_ZA_TESTIRANJE))
elif izbor == 2:
primjer.postaviBrOkvira(1)
primjer.postaviPCA(150)
primjer.doPCALDA()
primjer.postaviSVM(dict(kernel_type = cv.SVM_POLY, svm_type = cv.SVM_C_SVC, C = 2, degree = 5, gamma = 14))
primjer.trainSVM()
print "Ispravno (SVM): %s posto!" % str(primjer.batchPredict(DIR_ZA_TESTIRANJE))
elif izbor == 0:
sys.exit()
''' FORMAT ZAPISA: ISPRAVNO|KLASIFICIRANO'''
primjer = AgeKlasifikator(DIR_ZA_UCENJE)
primjer.postaviSkupine([13, 21, 60])
primjer.postaviPCA(100)
primjer.doPCALDA()
datoteka = open('SVM_POLY_klasifikacija_testiranje.txt','a')
primjer.postaviSVM(dict(kernel_type = cv.SVM_POLY, svm_type = cv.SVM_C_SVC, C = 1, degree = 1, gamma = 1))
primjer.trainSVM()
primjer.batchPredict(DIR_ZA_TESTIRANJE)
for pripadnost, prediction in primjer.razlikaRazred:
datoteka.writelines(str(pripadnost) + "|" + str(int(prediction)) + "\n")
datoteka.close()
datoteka = open('SVM_RBF_klasifikacija_testiranje.txt','a')
primjer.postaviSVM(dict(kernel_type = cv.SVM_RBF, svm_type = cv.SVM_C_SVC, C = 1, gamma = 1))
primjer.trainSVM()
primjer.batchPredict(DIR_ZA_TESTIRANJE)
for pripadnost, prediction in primjer.razlikaRazred:
datoteka.writelines(str(pripadnost) + "|" + str(int(prediction)) + "\n")
datoteka.close()
datoteka = open('KNN_klasifikacija_testiranje.txt','a')
primjer.trainKNN(1)
primjer.batchPredict(DIR_ZA_TESTIRANJE)
for pripadnost, prediction in primjer.razlikaRazred:
datoteka.writelines(str(pripadnost) + "|" + str(int(prediction)) + "\n")
datoteka.close()
datoteka.close()
dosadNajbolji = 0
datoteka = open('SVM_RBF_testiranje.txt','a')
print "SVM_RBF"
for j in range(1,100,5):
for k in range(1,40,2):
print "C=%s, gamma=%s" % (j,k)
primjer.postaviSVM(dict(kernel_type = cv.SVM_RBF, svm_type = cv.SVM_C_SVC, C = j, gamma = k))
primjer.trainSVM()
rezultat = primjer.batchPredict('uzorci_za_testiranje/')
datoteka.writelines(str(rezultat) + "|" + str(j) + "|" + str(k) +"\n")
if rezultat > dosadNajbolji:
best = str(rezultat) + "|" + str(j) + "|" + str(k) +"\n"
dosadNajbolji = rezultat
datoteka.writelines(best)
datoteka.close()
dosadNajbolji = 0
datoteka = open('KNN_testiranje.txt','a')
print "KNN"
for k in range(1,10):
print "K=%s" % k
primjer.trainKNN(k)
rezultat = primjer.batchPredict('uzorci_za_testiranje/')
datoteka.writelines(str(rezultat) + "|" + str(k) +"\n")
if rezultat > dosadNajbolji:
best = str(rezultat) + "|" + str(k) +"\n"
dosadNajbolji = rezultat
datoteka.writelines(best)
datoteka.close()
