svm多分类matlab程序

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svm多分类matlab程序,包括一对一、一对余等二叉树分类算法
svm多分类matlab程序
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内容介绍
/* -------------------------------------------------------------------- kernel.c: MEX-file code for evaluation of kernel functions. Compile: mex kernel.c kernel_fun.c Synopsis: K = kernel( data, ker, arg ) data [dim x n1] ... Input vectors. ker [string] ... Kernel identifier (see kernel_fun.c) arg [1 x nargarg] ... Kernel argument(s). K [n1 x n1] ... Kernel matrix K[i,j] = kernel(dataA(:,i),dataA(:,j)); K = kernel( dataA, dataB, ker, arg ) dataA [dim x n1] ... Matrix A. dataB [dim x n2] ... Matrix B. ker [string] ... Kernel identifier (see kernel_fun.c) arg [1 x nargarg] ... Kernel argument(s). K [n1 x n2] ... Kernel matrix K[i,j] = kernel(dataA(:,i),dataB(:,j)); About: Statistical Pattern Recognition Toolbox (C) 1999-2003, Written by Vojtech Franc and Vaclav Hlavac <a href="http://www.cvut.cz" rel='nofollow' onclick='return false;'>Czech Technical University Prague</a> <a href="http://www.feld.cvut.cz" rel='nofollow' onclick='return false;'>Faculty of Electrical Engineering</a> <a href="http://cmp.felk.cvut.cz" rel='nofollow' onclick='return false;'>Center for Machine Perception</a> Modifications: 4-may-2004, VF 21-jan-2002, VF 13-sep-2002, VF 21-October-2001, V.Franc. 30-September-2001, V.Franc, created. -------------------------------------------------------------------- */ #include "mex.h" #include "matrix.h" #include <math.h> #include <stdlib.h> #include "kernel_fun.h" /* ============================================================== Main MEX function - interface to Matlab. ============================================================== */ void mexFunction( int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[] ) { long i, j, n1, n2; double tmp; double *K; /* K = kernel( data, ker, arg ) */ /* ------------------------------------------- */ if( nrhs == 3) { /* data matrix [dim x n1] */ if( !mxIsNumeric(prhs[0]) || !mxIsDouble(prhs[0]) || mxIsEmpty(prhs[0]) || mxIsComplex(prhs[0]) ) mexErrMsgTxt("Input data must be a real matrix."); /* kernel identifier */ ker = kernel_id( prhs[1] ); if( ker == -1 ) mexErrMsgTxt("Improper kernel identifier."); /* get pointer to arguments */ arg1 = mxGetPr(prhs[2]); /* get pointer at input vectors */ dataA = mxGetPr(prhs[0]); dataB = dataA; dim = mxGetM(prhs[0]); n1 = mxGetN(prhs[0]); /* creates output kernel matrix. */ plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(n1,n1,mxREAL); K = mxGetPr(plhs[0]); /* computes kernel matrix. */ for( i = 0; i < n1; i++ ) { for( j = i; j < n1; j++ ) { tmp = kernel( i, j ); K[i*n1+j] = tmp; K[j*n1+i] = tmp; /* kernel is symetric */ } } } /* K = kernel( dataA, dataB, ker, arg ) */ /* ------------------------------------------- */ else if( nrhs == 4) { /* data matrix [dim x n1 ] */ if( !mxIsNumeric(prhs[0]) || !mxIsDouble(prhs[0]) || mxIsEmpty(prhs[0]) || mxIsComplex(prhs[0]) ) mexErrMsgTxt("Input dataA must be a real matrix."); /* data matrix [dim x n2 ] */ if( !mxIsNumeric(prhs[1]) || !mxIsDouble(prhs[1]) || mxIsEmpty(prhs[1]) || mxIsComplex(prhs[1]) ) mexErrMsgTxt("Input dataB must be a real matrix."); /* kernel identifier */ ker = kernel_id( prhs[2] ); if( ker == -1 ) mexErrMsgTxt("Improper kernel identifier."); /* get pointer to arguments */ arg1 = mxGetPr(prhs[3]); /* pointer at patterns */ dataA = mxGetPr(prhs[0]); dataB = mxGetPr(prhs[1]); dim = mxGetM(prhs[0]); n1 = mxGetN(prhs[0]); n2 = mxGetN(prhs[1]); /* creates output kernel matrix. */ plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(n1,n2,mxREAL); K = mxGetPr(plhs[0]); /* computes kenrel matrix. */ for( i = 0; i < n1; i++ ) { for( j = 0; j < n2; j++ ) { K[j*n1+i] = kernel( i, j ); } } } else { mexErrMsgTxt("Wrong number of input arguments."); } return; }
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