C++ 不同测试数据文件的不同类别标签（GRT）

我有grt标记的分类数据文件，用于不同文件中的不同手势。如何为每个输入文件创建具有不同类标签的GRT:：ClassificationData对象？ 以下是两个不同手势的两个不同训练数据文件的前几行：

GRT_LABELLED_CLASSIFICATION_DATA_FILE_V1.0
DatasetName: NOT_SET
InfoText: 
NumDimensions: 3
TotalNumTrainingExamples: 654
NumberOfClasses: 1
ClassIDsAndCounters: 
1   654 NOT_SET
UseExternalRanges: 0
LabelledTrainingData:
1   0.00681441  0.00192668  -0.999975
1   0.212607    -0.0418175  0.976243
1   0.105986    -0.0631664  0.992359

及

---

我是GRT图书馆的新手，请给出一个详细的答案（可能有一个例子？

以下是对我有效的方法：

1.在不同的ClassificationData实例中加载每个文件

 //Load training data from different files
    ClassificationData trainingData1;
    ClassificationData trainingData2;
    ClassificationData trainingData3;
    trainingData1.loadDatasetFromFile("file1");
    trainingData2.loadDatasetFromFile("file2");
    trainingData3.loadDatasetFromFile("file3");

    //Merging all data
    trainingData1.merge(trainingData2);
    trainingData1.merge(trainingData3);

2.将实例重新标记为不同的类标签

    //relabelling data before merging them
    //optional step, depending on the data
    trainingData2.relabelAllSamplesWithClassLabel(1,3);
    trainingData3.relabelAllSamplesWithClassLabel(1,4);

3.合并所有ClassificationData实例

 //Load training data from different files
    ClassificationData trainingData1;
    ClassificationData trainingData2;
    ClassificationData trainingData3;
    trainingData1.loadDatasetFromFile("file1");
    trainingData2.loadDatasetFromFile("file2");
    trainingData3.loadDatasetFromFile("file3");

    //Merging all data
    trainingData1.merge(trainingData2);
    trainingData1.merge(trainingData3);

现在只有一个文件，所有记录都合并在一起了。要避免重复执行这些步骤，请执行一次并使用savedatasetofile（）