KERNELPROJ

Kernel projection.



 Synopsis:
  Y = kernelproj(X, model)
  out_data = kernelproj(in_data, model)

 Description:
  Y = kernelproj(X, model) this function maps input vectors 
    X [dim x num_data] onto vectors Y [new_dim x num_data]
    using the kernel projection

      Y(:,i) = Alpha' * kernel(sv.X, X(:,i), ker, arg) + b

    where parameters of the projection are given in model:
     .Alpha [nsv x new_dim] Multipliers.
     .b [new_dim x 1] Bias.
     .sv.X [dim x nsv] Vectors.
     .options.ker [string] Kernel identifier.
     .options.arg [1 x narg] Kernel argument.

  out_data = kernelproj(in_data, model) assumes that in_data
   is a structure containing vectors X and labels y. 
   The output structute out_data is constructed as 

     out_data.X = kernelproj(in_data.X, model)
     out_data.y = in_data.y

 Example:
  help kpca;
  help gda;

 See also
  GDAKPCALINPROJKERNEL.


Source: kernelproj.m

About: Statistical Pattern Recognition Toolbox
(C) 1999-2003, Written by Vojtech Franc and Vaclav Hlavac
Czech Technical University Prague
Faculty of Electrical Engineering
Center for Machine Perception

Modifications:
19-sep-2004, VF, core of the function rewritten to C
14-may-2004, VF
4-may-2004, VF