matlab-lssvm程序

提供在matlab里面操作lssvm的程序

function [featureseigveceigvals] = AFEm（Xskernel kernel_parsXtypenbeigveceigvals）
% Automatic Feature Extraction by Nystrom method
%
%
% >> features = AFEm（X kernel sig2 Xt）
%
% Description
% Using the Nystrom approximation method the mapping of data to
% the feature space can be evaluated explicitly. This gives the
% features that one can use for a linear regression or
% classification. The decomposition of the mapping to the feature
% space relies on the eigenvalue decomposition of the kernel
% matrix. The Matlab （‘eigs‘） or Nystrom‘s （‘eign‘） approximation
% using the nb most important eigenvectors/eigenvalues can be
% used. The eigenvalue decomposition is not re-calculated if it is
% passed as an extra argument. This routine internally calls a cmex file.
%
% Full syntax
% 
% >> [features U lam] = AFE（X kernel sig2 Xt） 
% >> [features U lam] = AFE（X kernel sig2 Xt type） 
% >> [features U lam] = AFE（X kernel sig2 Xt type nb） 
% >> features          = AFE（X kernel sig2 Xt [][] U lam）
% 
% Outputs    
%   features : Nt x nb matrix with extracted features
%   U（*）     : N x nb matrix with eigenvectors
%   lam（*）   : nb x 1 vector with eigenvalues
% Inputs    
%   X      : N x d matrix with input data
%   kernel : Name of the used kernel （e.g. ‘RBF_kernel‘）
%   sig2   : parameter of the used kernel
%   Xt     : Data from which the features are extracted
%   type（*）: ‘eig‘（*） ‘eigs‘ or ‘eign‘
%   nb（*）  : Number of eigenvalues/eigenvectors used in the eigenvalue decomposition approximation
%   U（*）   : N x nb matrix with eigenvectors
%   lam（*） : nb x 1 vector with eigenvalues
% 
% See also:
%   kernel_matrix RBF_kernel demo_fixedsize

%FS-LSSVMLab

% Copyright （c） 2010  KULeuven-ESAT-SCD License & help @ http://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab

N = size（X1）;
Nc = size（Xs1）;

eval（‘type;‘‘type=‘‘eig‘‘;‘）;
if ~（strcmp（type‘eig‘） || strcmp（type‘eigs‘） || strcmp（type‘eign‘） ）
  error（‘Type needs to be ‘‘eig‘‘ ‘‘eigs‘‘ or ‘‘eign‘‘...‘）;
end
  

% eigenvalue decomposition to do..
if nargin<=7
  omega = kernel_matrix（Xs kernel kernel_pars）;
  if strcmp（type‘eig‘）
    [eigveceigvals] = eig（omega+2*eye（size（omega1）））; % + jitter factor
    eigvals = diag（eigvals）; 
    clear omega
  elseif strcmp（type‘eigs‘）
    eval（‘nb;‘‘nb=min（size（omega1）10）;‘）; options.disp = 0;
    [eigveceigvals] = eigs（omega+2*eye（size（omega1））nb‘lm‘options）; clear omega % + jitter factor
  elseif strcmp（type‘eign‘）
    eval（‘nb;‘‘nb=min（size（omega1）10）;‘）; 
    [eigveceigvals] = eign（omega+2*eye（size（omega1））nb）; clear omega % + jitter factor
  end
  eigvals = （eigvals-2）/Nc;

  peff = eigvals>eps;
  eigvals = eigvals（peff）;
  eigvec = eigvec（:peff）; clear peff
  
end 

if strcmp（kernel‘RBF_kernel‘）
    omegaN = sum（X.^22）*ones（1Nc）;
    omegaN = omegaN + ones（N1）*sum（Xs.^22）‘;
    omegaN = omegaN -2*X*Xs‘; clear X Xs
  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3438  2010-05-11 13:52  LSSVMLab 1.6\AFEm.m

     文件       5950  2010-05-11 14:01  LSSVMLab 1.6\bay_errorbar.m

     文件       2169  2010-05-11 14:01  LSSVMLab 1.6\bay_initlssvm.m

     文件      10673  2010-05-11 14:01  LSSVMLab 1.6\bay_lssvm.m

     文件       8410  2010-05-11 14:01  LSSVMLab 1.6\bay_lssvmARD.m

     文件       9608  2010-05-11 14:01  LSSVMLab 1.6\bay_modoutClass.m

     文件       6143  2010-05-11 13:08  LSSVMLab 1.6\bay_optimize.m

     文件       4400  2010-05-11 13:56  LSSVMLab 1.6\bay_rr.m

     文件       5584  2010-05-11 13:58  LSSVMLab 1.6\changelssvm.m

     文件       4371  2010-05-11 14:02  LSSVMLab 1.6\code.m

     文件       2186  2010-05-11 14:02  LSSVMLab 1.6\codedist_bay.m

     文件        774  2010-05-11 14:03  LSSVMLab 1.6\codedist_hamming.m

     文件       2102  2010-05-11 13:59  LSSVMLab 1.6\codedist_loss.m

     文件       4273  2010-05-11 13:58  LSSVMLab 1.6\codelssvm.m

     文件       5374  2010-05-11 14:02  LSSVMLab 1.6\code_ECOC.m

     文件        565  2010-05-11 14:02  LSSVMLab 1.6\code_MOC.m

     文件        396  2010-05-11 14:02  LSSVMLab 1.6\code_OneVsAll.m

     文件        576  2010-05-11 13:56  LSSVMLab 1.6\code_OneVsOne.m

     文件       5302  2010-05-11 13:20  LSSVMLab 1.6\crossvalidate.m

     文件       2058  2010-05-11 13:34  LSSVMLab 1.6\crossvalidatelssvm.m

     文件       1960  2010-05-11 14:03  LSSVMLab 1.6\deltablssvm.m

     文件       3461  2010-05-11 14:03  LSSVMLab 1.6\democlass.m

     文件       3972  2010-05-11 13:35  LSSVMLab 1.6\demofun.m

     文件       4772  2010-05-11 14:07  LSSVMLab 1.6\demomodel.m

     文件       1639  2010-05-11 13:40  LSSVMLab 1.6\demomulticlass.m

     文件       2251  2010-05-11 13:06  LSSVMLab 1.6\demo_fixedclass.m

     文件       3233  2010-05-11 13:04  LSSVMLab 1.6\demo_fixedsize.m

     文件       3447  2010-05-11 13:28  LSSVMLab 1.6\demo_yinyang.m

     文件       3598  2010-05-11 14:08  LSSVMLab 1.6\denoise_kpca.m

     文件       3787  2010-05-11 13:32  LSSVMLab 1.6\eign.m

............此处省略46个文件信息