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function [PosterioriPosPosterioriNeg]=BinaryClassify_test(Classifierdata)
%BinaryClassify_test classifiers data points into binary classes
%
%    Syntax
%
%       [PosterioriPosPosterioriNeg]=BinaryClassify_test(Classifierdata)
%
%    Description
%
%       BinaryClassify_test takes
%           Classifier      - A struct variable with three fields ‘type‘ ‘attri_type‘ and ‘model‘ that specifies the classifier‘s relevant information:
%                             1) Classifier.type gives the type of classifiers which can take the value of ‘NB‘ (naive bayes) ‘BP‘ (bp neural
%                                network) or ‘CART‘ (CART decision tree);
%                             2) Classifier.attri_type indicates which kinds of attributes it can deal with 0 for binary features while 1 for
%                                real-valued features;
%                             3) Classifier.model contains the specific model information:
%                                a) If strcmp(Classifier.type‘NB‘)==1 Classifier.model is again a struct variable with three fields ‘prior‘ ‘paraPos‘ (2xd1 array)
%                                   and ‘paraNeg‘ (2xd1 array):
%                                   a1) Classifier.model.prior(1) gives the prior probability of an instance being positive while Classifier.model.prior(2)
%                                       gives the prior probability of an instance being negative.
%                                   a2) The meanings of the other two fields (i.e. ParaPos and paraNeg) depend on the value of Classifier.attri_type 
%                                       i)  If Classifier.attri_type is 0 (binary features) Classifier.model.paraPos(1d) gives the conditional probability that an instance
%                                           will take a value of 1 on its d-th dimension given it is positive while Classifier.model.paraPos(2d) gives the conditional
%                                           probability that an instance will take a value of 0 on its d-th dimension given it is positive. Similarly Classifier.model.paraNeg(1d)
%                                           gives the conditional probability that an instance will take a value of 1 on its d-th dimension given it is negative while 
%                                           Classifier.model.paraNeg(2d) gives the conditional probability that an instance will take a value of 0 on its d-th
%                                           dimension given it is negative.
%                                       ii) If Classifier.attri_type is 1 (real-valued features) Classifier.model.paraPos(1d) gives the mean of the Gaussian distribution on the 
%                                           instance‘s d-th dimension given it is positive while Classifier.model.paraPos(2d) gives the standard deviation of the
%                                           Gaussian distribution on the instance‘s d-th dimension given it is posi

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       6304  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\BinaryClassify_test.m

     文件       6782  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\BinaryClassify_train.m

     文件       1594  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\Build_NG.m

     文件       3351  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\choose_prop_index.m

     文件       2289  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\ConfEstimate_vDE.m

     文件        325  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\conf_validation.m

     文件      13690  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\CoTrade.m

     文件       3418  2013-12-23 10:37  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\CoTradefig.fig

     文件      13503  2013-12-20 21:33  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\CoTradefig.m

     文件       7343  2013-12-23 11:14  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\CoTrade_train.m

     文件       1497  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\COPYRIGHT

     文件      28904  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\heart_scale.mat

     文件        208  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\make.m

     文件       1326  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\Makefile

     文件       8312  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\README

     文件       2467  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\read_sparse.c

     文件       7680  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\read_sparse.mexw32

     文件      62021  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svm.cpp

     文件       2899  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svm.h

     文件       8469  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svmpredict.c

     文件      32768  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svmpredict.mexw32

     文件      10807  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svmtrain.c

     文件      65536  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svmtrain.mexw32

     文件       7632  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svm_model_matlab.c

     文件        201  2013-09-20 22:01  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1\svm_model_matlab.h

     文件       1572  2018-05-12 14:46  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\Cotrade翻译.txt

     目录          0  2013-12-23 10:14  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade\libsvm-mat-2.86-1

     目录          0  2013-12-25 21:42  半监督分类算法源程序-matlab代码\CoTrade

     目录          0  2018-05-12 14:37  半监督分类算法源程序-matlab代码

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............此处省略2个文件信息

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