matlab的SVM工具包

支持向量机SVM程序包，将该程序包中的内容保存在matlabToolbx的目录下，在matlab命令窗口下输入mex –setup,选择C++编译器，然后直接运行程序包中的make函数即可，保存好路径后，可直接调用工具包中的函数。

function [K] = CalcKernel（kerxy）
% Calculate kernel function.   
%
% x: 输入样本n1×d的矩阵n1为样本个数d为样本维数
% y: 输入样本n2×d的矩阵n2为样本个数d为样本维数
%
% ker  核参数（结构体变量）
% the following fields:
%   type   - linear :  k（xy） = x‘*y
%            poly   :  k（xy） = （x‘*y+c）^d
%            gauss  :  k（xy） = exp（-0.5*（norm（x-y）/s）^2）
%            tanh   :  k（xy） = tanh（g*x‘*y+c）
%   degree - Degree d of polynomial kernel （positive scalar）.
%   offset - Offset c of polynomial and tanh kernel （scalar negative for tanh）.
%   width  - Width s of Gauss kernel （positive scalar）.
%   gamma  - Slope g of the tanh kernel （positive scalar）.
%
% ker = struct（‘type‘‘linear‘）;
% ker = struct（‘type‘‘ploy‘‘degree‘d‘offset‘c）;
% ker = struct（‘type‘‘gauss‘‘width‘s）;
% ker = struct（‘type‘‘tanh‘‘gamma‘g‘offset‘c）;
%
% K: 输出核参数n1×n2的矩阵

%-------------------------------------------------------------%
% 转成列向量
x = x‘;
y = y‘;

%-------------------------------------------------------------%

switch ker.type
    case ‘linear‘
        K = x‘*y;
    case ‘ploy‘
        d = ker.degree;
        c = ker.offset;
        K = （x‘*y+c）.^d;
    case ‘gauss‘
        s = ker.width;
        rows = size（x2）;
        cols = size（y2）;   
        tmp = zeros（rowscols）;
        for i = 1:rows
            for j = 1:cols
                tmp（ij） = norm（x（:i）-y（:j））;
            end
        end        
        K = exp（-0.5*（tmp/s）.^2）;
    case ‘tanh‘
        g = ker.gamma;
        c = ker.offset;
        K = tanh（g*x‘*y+c）;
    otherwise
        K = 0;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略59个文件信息