train.h

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    *   
    *         Copyright   (c)   2008   
    *         All   rights   reserved.   
    *   
    *         文件名称：   Train.h 
    *         摘    要：   训练得到支持向量   
    *   
    *         当前版本：   1.0   
    *         作    者：   祝美莲   
    *         创建日期：   2008-5-10   
    *   
    *==========================================================   
*/ 
// Train.h: interface for the CTrain class.
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////

#if !defined(AFX_TRAIN_H__6460AFE3_20B6_45F8_8451_44B9B3C877D8__INCLUDED_)
#define AFX_TRAIN_H__6460AFE3_20B6_45F8_8451_44B9B3C877D8__INCLUDED_

#if _MSC_VER > 1000
#pragma once
#endif // _MSC_VER > 1000
#include "PageInfo.h"
#include <vector> 
using namespace std;

#define KINDNUMBER                      4
#define PAGENUMBER                      550
#define VECTORITEMNUMBER                3108

//定义分类超平面
typedef struct Hyperplane{
	double dNormalVector[VECTORITEMNUMBER];//法向量
	double dAlph[PAGENUMBER];//拉格朗日乘子
	double dThreValue;//阈值b
}Hyperplane;//分类超平面


class CTrain  
{
public:
	CTrain(CPageInfo *P, int nKindNumber, int nItemNumber, int nPageNumber);
	virtual ~CTrain();

	int  TakeStep(int i1,int i2);//优化拉格朗日乘子		
	int  ExamineExample(int i1);//检查样本是否符合KKT条件	
	void SetKind(int nKind);//设置标签值
	void Transform(int i, double VX[VECTORITEMNUMBER]);//将数据转化为密集数据来简化计算
	double DotMetrix(double VX1[VECTORITEMNUMBER],double VX2[VECTORITEMNUMBER] );//计算向量的点积
	double Kernel( int i, int j );//核函数
	double ObjectFunc(int k);//计算目标函数值
	void GetNormalVector( );//求法向量
	void Training(int t,int times);//训练向量机

protected:
	double		tolerance;	//y*E的允许的误差
	double		eps;		//Lagrange乘子的允许的误差
	double		delta_b;	//阈值增量
	double		b;			//阈值

	int nPageNumber;//训练集的网页数目
	int nKindNumber;//训练集中的网页类别数
	int nVectorItemNumber;//统计特征向量的维数

	double dAlph[PAGENUMBER];//拉格朗日乘子
	double dErrorCache[PAGENUMBER];//误差
	int nType[PAGENUMBER];//数据的分类标签
	double	dPenalty;//惩罚因子
	double	dSigma;//核函数的参数
	CPageInfo*	Page;//存放网页
	Hyperplane	Plane;//定义一个超平面	 

};

#endif // !defined(AFX_TRAIN_H__6460AFE3_20B6_45F8_8451_44B9B3C877D8__INCLUDED_)