SVM2

Learning of binary SVM classifier with L2-soft margin.



 Synopsis:
  model = svm2(data)
  model = svm2(data,options)

 Description:
  This function learns binary Support Vector Machines
  classifier with L2-soft margin. The corresponding quadratic 
  programming task is solved by one of the following 
  algorithms:
    mdm  ... Mitchell-Demyanov-Malozemov (MDM) algorithm.
    imdm ... Improved MDM algorithm.

 Input:
  data [struct] Training data:
   .X [dim x num_data] Training vectors.
   .y [1 x num_data] Labels must equal 1 and/or 2.

  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' (default).
   .tmax [1x1] Maximal number of iterations.
   .tolabs [1x1] Absolute tolerance stopping condition (default 0.0).
   .tolrel [1x1] Relative tolerance stopping condition (default 1e-3).
   .cache [1x1] Number of columns of kernel matrix to be cached.

 Output:
  model [struct] Binary SVM classifier:
   .Alpha [nsv x 1] Weights of support vectors.
   .b [1x1] Bias of decision function.
   .sv.X [dim x nsv] Support vectors.
   .sv.inx [1 x nsv] Indices of SVs (model.sv.X = data.X(:,inx)).
   .nsv [int] Number of Support Vectors.
   .kercnt [1x1] Number of kernel evaluations.
   .trnerr [1x1] Classification error on training data.
   .options [struct] Copy of used options.
   .cputime [1x1] Used CPU time in seconds (meassured by tic-toc).
   .qp_stat [struct] Statistics about QP optimization:
     .access [1x1] Number of requested columns of matrix H.
     .t [1x1] Number of iterations.
     .UB [1x1] Upper bound on optimal value of criterion. 
     .LB [1x1] Lower bound on optimal value of criterion. 
     .LB_History [1x(t+1)] LB with respect to iteration.
     .UB_History [1x(t+1)] UB with respect to iteration.
     .NA [1x1] Number of non-zero entries in solution.

 Example:
  data = load('riply_trn');
  options = struct('ker','rbf','arg',1,'C',1);
  model = svm2(data,options )
  figure; ppatterns(data); psvm( model );

 See also
  SVMCLASS, SVMLIGHT, SMO.


Source: svm2.m

About: Statistical Pattern Recognition Toolbox
(C) 1999-2004, Written by Vojtech Franc and Vaclav Hlavac
Czech Technical University Prague
Faculty of Electrical Engineering
Center for Machine Perception

Modifications:
29-nov-2004, VF