kernelproj.m

SVM matlab GUI可视化界面 直观形象 代码解释比较详细 对GUI学习和svm学习都有帮助

function out_data=kernelproj(in_data, model)
% 核函数映射，将非线性可分的数据映射到高维特征空间中
%
% 说明:
%  Y = kernelproj(X, model) 使用核函数映射将输入数据向量
%    X [dim x num_data] 映射到向量 Y [new_dim x num_data]
%      Y(:,i) = Alpha' * kernel(sv.X, X(:,i), ker, arg) + b
%    其中，映射的各个参数在model中给出:
%     .Alpha [nsv x new_dim] 拉格朗日乘子
%     .b [new_dim x 1] 偏差
%     .sv.X [dim x nsv] 支持矢量
%     .options.ker [string] 核函数标识
%     .options.arg [1 x narg] 核函数变量
%
%  out_data = kernelproj(in_data, model) 中的结构体in_data包含向量X和标签Y，
%   输出的结构体的组成是：
%     out_data.X = kernelproj(in_data.X, model)
%     out_data.y = in_data.y
%

if isstruct(in_data)==1,
  out_data = in_data;

  if ~isempty(model.Alpha) & isfield(model, 'Alpha'),
    out_data.X = kernelproj_mex(in_data.X, model.Alpha, model.b, ...
        model.sv.X, model.options.ker, model.options.arg);
  else
    [dim,num_data]=size(in_data.X);
    out_data.X = model.b*ones(1,num_data);
  end
  
else
  if ~isempty(model.Alpha) & isfield(model,'Alpha'),
    
    out_data = kernelproj_mex(in_data, model.Alpha, model.b, ...
        model.sv.X, model.options.ker, model.options.arg);
  else
    [dim,num_data]=size(in_data);
    out_data = model.b*ones(1,num_data);
  end
end

return;