Contents.m




 Synopsis:

  red_model = redquadh(model)



 Description:

  It uses reduced set techique (Burges) to compute 

  simpler SVM binary rule with homogeneous quadratic kernel (x'*y)^2.

  

 Input:

  model.Alpha [nsv x 1] Weights of kernel expansion.

  model.b [scalar] Bias.

  model.sv.X [dim x nsv] Support vectors.

  model.options.ker = 'poly'

  model.options.arg = [2 0]



 Output:

  red_model.Alpha [new_nsv x 1] New weights.

  red_model.b [scalar] Bias.

  red_model.sv.X [dim x new_nsv] New "support vectors".

  ...



 Example:

  trn = load('riply_trn');

  model = smo(trn,{'ker','poly','arg',[2 0],'C',10});

  red_model = redquadh( model );

  figure; ppatterns(trn); psvm(model);

  figure; ppatterns(trn); psvm(red_model);