Contents.m




 Synopsis:

  [y,dfce] = linclass( X, model)



 Description:

  This function classifies input data X using linear

  discriminant function:



  y(i) = argmax W(:,y)'*X(:,i) + b(y)

           y



  where parameters W [dim x nfun] and b [1 x nfun] are given 

  in model and nfun is number of discriminant functions.



  In the binary case (nfun=1) the classification rule is following

    y(i) = 1 if W'*X(:,i) + b >= 0

           2 if W'*X(:,i) + b < 0

  

  where W [dim x 1], b [1x1] are parameters given in model.



 Input:

  X [dim x num_data] Data to be classified.



  model [struct] Parameters of linear classifier:

   .W [dim x nfun] Linear term.

   .b [nfun x 1] Bias.



 Output:

  y [1 x num_data] Predicted labels.

  dfce [nfun x num_data] Values of discriminat function.



 Examples:

  trn = load('riply_trn');

  tst = load('riply_tst');

  model = fld( trn );

  ypred = linclass( tst.X, model );

  cerror( ypred, tst.y )

  figure; ppatterns( trn ); pline( model );



 See also 

  PERCEPTRON, MPERCEPTRON, FLD, ANDERSON.