RSDE

Reduced Set Density Estimator.



 Synopsis:
  model = rsde(X,options)

 Description:
  This function implements the Reduced Set Density Estimator 
  [Girol03] which provides kernel density estimate optimal 
  in the L2 sense. The density is modeled as the weighted sum 
  of Gaussians (RBF kernel) centered in seleceted subset of 
  training data. 
  
 Input:
  X [dim x num_data] Input data sample.
  options [struct] Control parameters:
   .arg [1x1] Standard deviation of the Gaussian kernel.
   .solver [string] Quadratic Programming solver (default 'quadprog');

 Output:
  model [struct] Output density model:
   .Alpha [nsv x 1] Weights of the kernel functions.
   .sv.X [dim x nsv] Selected centers of kernel functions.
   .nsv [1x1] Number of selected centers.
   .options.arg = options.arg.
   .options.ker = 'rbf'
   
 Example:
  gnd = struct('Mean',[-2 3],'Cov',[1 0.5],'Prior',[0.4 0.6]);
  sample = gmmsamp( gnd, 200 );
  figure; hold on; ppatterns(sample.X);
  plot([-4:0.1:8], pdfgmm([-4:0.1:8],gnd),'r');
  model = rsde(sample.X,struct('arg',0.7));
  x = linspace(-4,8,100);
  plot(x,kernelproj(x,model),'g'); 
  ppatterns(model.sv.X,'ob',13);

 See also
  KERNELPROJ.


Source: rsde.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:
17-sep-2004, VF, revised