octave_packages/nan-2.5.5/classify.m

   1 function [CLASS,ERR,POSTERIOR,LOGP,COEF]=classify(sample,training,classlabel,TYPE)
   2 % CLASSIFY classifies sample data into categories
   3 % defined by the training data and its group information
   4 %
   5 %  CLASS = classify(sample, training, group)
   6 %  CLASS = classify(sample, training, group, TYPE)
   7 %  [CLASS,ERR,POSTERIOR,LOGP,COEF] = CLASSIFY(...)
   8 %
   9 %  CLASS contains the assigned group.
  10 %  ERR is the classification error on the training set weighted by the
  11 %       prior propability of each group.
  12 %
  13 %  The same classifier as in TRAIN_SC are supported.
  14 %
  15 % ATTENTION: no cross-validation is applied, therefore the
  16 %    classification error is too optimistic (overfitting).
  17 %    Use XVAL instead to obtain cross-validated performance.
  18 %
  19 % see also: TRAIN_SC, TEST_SC, XVAL
  20 %
  21 % References:
  22 % [1] R. Duda, P. Hart, and D. Stork, Pattern Classification, second ed.
  23 %       John Wiley & Sons, 2001.
  24
  25 %       $Id$
  26 %       Copyright (C) 2008,2009 by Alois Schloegl <alois.schloegl@gmail.com>
  27 %       This function is part of the NaN-toolbox
  28 %       http://pub.ist.ac.at/~schloegl/matlab/NaN/
  29
  30 % This program is free software; you can redistribute it and/or
  31 % modify it under the terms of the GNU General Public License
  32 % as published by the Free Software Foundation; either version 3
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  34 %
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  36 % but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  37 % MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  38 % GNU General Public License for more details.
  39 %
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  41 % along with this program; if not, write to the Free Software
  42 % Foundation, Inc., 51 Franklin Street - Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301, USA.
  43
  44 if nargin<4
  45         TYPE = 'linear';
  46 end;
  47
  48 if strcmp(TYPE,'linear')
  49         TYPE = 'LDA';
  50 elseif strcmp(TYPE,'quadratic')
  51         TYPE = 'QDA2'; % result is closer to Matlab
  52 elseif strcmp(TYPE,'diagLinear')
  53         TYPE = 'NBC';
  54 elseif strcmp(TYPE,'diagQuadratic')
  55         TYPE = 'NBC';
  56 elseif strcmp(TYPE,'mahalanobis')
  57         TYPE = 'MDA';
  58 end;
  59
  60 [group,I,classlabel] = unique(classlabel);
  61
  62 CC = train_sc(training,classlabel,TYPE);
  63 R  = test_sc(CC,sample);
  64 CLASS = group(R.classlabel);
  65
  66 if nargout>1,
  67         R  = test_sc(CC,training,[],classlabel);
  68         ERR = 1-R.ACC;
  69 end;
  70
  71 if nargout>2,
  72         warning('output arguments POSTERIOR,LOGP and COEF not supported')
  73         POSTERIOR = [];
  74         LOGP = [];
  75         COEF = [];
  76 end;
  77