Как установить параметры обучения в лесу случайных решений для классификации?

Я использую Random Decision Forest для распознавания лиц. У меня есть база из 51 человека. Для каждого человека я использовал 34 изображения для обучения классификатора и 17 изображений для тестирования. Размер моего векторного элемента 11340.

Я сделал программирование на C ++ с использованием OpenCV V2.4.9.

Несколько деклараций ..

# define NUMBER_OF_TRAINING_SAMPLES 1734

# define ATTRIBUTES_PER_SAMPLE 11340

# define NUMBER_OF_TESTING_SAMPLES 867

# define NUMBER_OF_CLASSES 51

При настройке параметров для обучения Random Decision Forest я установил эти параметры как ..

CvRTParams params = CvRTParams(50,15,0,false,10,priors,false, 0,510,0.01f,
CV_TERMCRIT_ITER |   CV_TERMCRIT_EPS);

Я хочу знать, как установить 2-й (минимальное количество образцов) и 5-й (максимальное количество категорий) параметр.

Я прочитал в учебнике opencv, что для минимального количества отсчетов резонируемое значение составляет небольшой процент (например, 1%) от общего объема данных. Я не понял, что означает общее количество данных.