NEW_BSVM2

Multi-class BSVM with L2-soft margin.



 Synopsis:
  model = new_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 optimized by one of the
  following algorithms:
    mdm  ... Mitchell-Demyanov-Malozemov
    imdm  ... Mitchell-Demyanov-Malozemov Improved 1.
    iimdm  ... Mitchell-Demyanov-Malozemov Improved 2.
    kozinec ... Kozinec algorithm.
    keerthi ... NPA algorithm by Keerthi et al.
    kowalczyk ... Based on Kowalczyk's maximal margin perceptron.

 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.
   .qp [string] QP solver to use: 'mdm', 'imdm', 'iimdm' (default), 
     'kozinec', 'kowalczyk','keerthi'.
   .tmax [1x1] Maximal number of iterations.
   .tolabs [1x1] Absolute tolerance stopping condition (default 0.0).
   .tolrel [1x1] Relative tolerance stopping condition (default 0.001).
   .cache [1x1] Number of columns of kernel matrix to be cached.
   .verb [1x1] If 1 then info about training process is printed.

 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.
   .trnerr [1x1] Training classification error.
   .kercnt [1x1] Number of kernel evaluations.
   .cputime [1x1] CPU time (measured by tic-toc).
   .qp_stat [struct] Statistics about QP optimization:
     .access [1x1] Number of requested columns matrix H.
     .t [1x1] Number of iterations.
     .UB [1x1] Upper bound on optimal criterion.
     .LB [1x1] Lower bound on optimal criterion.
     .LB_History [1x(t+1)] LB with respect to t.
     .UB_History [1x(t+1)] UB with respect to t.
     .NA [1x1] Number of non-zero elements in solution.

 Example:
  data = load('pentagon');
  options = struct('ker','rbf','arg',1,'C',10);
  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:
29-nov-2004, VF
26-nov-2004, VF
16-Nov-2004, VF
31-may-2004, VF
23-jan-2003, VF