Contents.m




 Synopsis:

  [y,dfce] = quadclass(X,model)



 Description:

  This function classifies input data X using quadratic

  discriminant function:



  y(i) = argmax X(:,i)'*A(:,:,y)*X(:,i) + X(:,i)'*B(:,y) + C(y)

           y



  where parameters A [dim x dim x nfun], B [dim x nfun]

  and model C [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 X(:,i)'*A*X(:,i) + X(:,i)'*B + C >= 0

           2 if X(:,i)'*A*X(:,i) + X(:,i)'*B + C < 0

  

  where A [dim x dim], B [dim x 1] and C [1x1] are parameters

  given in model.



 Input:

  X [dim x num_data] Data to be classified.



  model [struct] Describes quadratic classifier:

   .A [dim x dim x nfun] Parameter of quadratic term.

   .B [dim x nfun] Parameter of linear term.

   .C [1 x nfun] Bias.



 Output:

  y [1 x num_data] Predicted labels.

  dfce [nfun x num_data] Values of discriminat function.



 Example:

  trn = load('riply_trn');

  tst = load('riply_tst');

  gauss_model = mlcgmm(trn);

  quad_model = bayesdf(gauss_model);

  ypred = quadclass(tst.X, quad_model);

  cerror(ypred, tst.y)

  figure; ppatterns(trn); pboundary(quad_model);



 See also 

  QMAP, LIN2QUAD, LINCLASS