BSVM2

Multi-class BSVM with L2-soft margin.



 Synopsis:
  model = bsvm2( data, options ) 

 Description:
  This function trains the multi-class SVM classifier based
  on BSVM formulation (bias added to the objective function) and
  L2-soft margin penalization of misclassifications [Franc02][Hsu02].
  The quadratic programming criterion can be optimzed by one of the
  following algorithms:
    mdm  ... Mitchell-Demyanov-Malozemov
    kozinec ... Kozinec's algorithm.
    npa ... Nearest Point Algorithm.

 Input:
  data [struct] Training data:
   .X [dim x num_data] Training vectors.
   .y [1 x num_data] Labels (1,2,...,nclass).

  options [struct] Control parameters:
   .ker [string] Kernel identifier. See 'help kernel'.
   .arg [1 x nargs] Kernel argument(s).
   .C [1x1] Regularization constant.
   .solver [string] Used QP solver: 'kozinec', 'mdm', 'npa' (default).
   .tmax [1x1] Maximal number of iterations.
   .tolabs [1x1] Absolute tolerance stopping condition (default 0.0).
   .tolrel [1x1] Relative tolerance stopping condition (default 0.001).

 Output:
  model [struct] Multi-class SVM classifier:
   .Alpha [nsv x nclass] Weights.
   .b [nclass x 1] Biases.
   .sv.X [dim x nsv] Support vectors.
   .nsv [1x1] Number of support vectors.
   .options [struct] Copy of input options.
   .t [1x1] Number of iterations.
   .UB [1x1] Upper bound on the optimal solution.
   .LB [1x1] Lower bound on the optimal solution.
   .History [2 x (t+1)] UB and LB with respect to t.

 Example:
  data = load('pentagon');
  options = struct('ker','rbf','arg',1,'C',10,'solver','npa');
  model = bsvm2( data, options )
  figure; 
  ppatterns(data); ppatterns( model.sv.X, 'ok',12);
  pboundary( model );

 See also
  SVMCLASSOAASVMOAOSVM.


Source: bsvm2.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:
31-may-2004, VF
23-jan-2003, VF