testing.m

此算法利用一种有监督的人工免疫系统实现一个图像分类的分类器。

function main()
clc; clear all;
Method='class';
load UAIC01-10－1                                        %读入第一个样区的聚类中心
CENTER1=center;  
load UAIC01-10－2                              %读入第二个样区的聚类中心
CENTER2=center;  
load UAIC01-10－3                                   %读入第三个样区的聚类中心
CENTER3=center;  
load SAriver3 %读入测试数据
SA=sarsamples;
% sa1=SA(1:5,:);
% sa2=SA(51:55,:);
% sa3=SA(101:105,:);
% sa=[sa1;sa2;sa3];
% sa=ceil(rand(1,1)*150+1-0.5);
% sa2=SA(135,:);
% sa2=SA(sa,:);
% for i=1:k
%     sa2(i,:)=SA(sa(i),:);                                    %sa1表示某个样区的样本
% end  
distance=[];
d_min=[];
aa=[];bb=[];
% for i=1:15
%     distance(i,1)=abs(fitcom(CENTER1,sa(i,:)));
%     distance(i,2)=abs(fitcom(CENTER2,sa(i,:)));
%     distance(i,3)=abs(fitcom(CENTER3,sa(i,:)));
% end%计算每个测试样本到每个聚类中心的距离
for i=1:65536
    distance(i,1)=abs(fitcom(CENTER1,SA(i,:)));
    distance(i,2)=abs(fitcom(CENTER2,SA(i,:)));
    distance(i,3)=abs(fitcom(CENTER3,SA(i,:)));
end%计算每个测试样本到每个聚类中心的距离
[aa,bb]=sort(distance,2); 
d_min=aa(:,1);   
for j=1:65536
    disp(sprintf('sample: %d   class: %d   ',j,bb(j,1)));
end
classify=bb(:,1);
eval(['save ' Method ' classify  ']) ;