% 支持向量機用于多類模式分類 - 必須選擇最優參數 gam,sig2
% 工具箱：LS_SVMlab
% 使用平臺：Matlab6.5
% 作者：陸振波，海軍工程大學
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% 電子郵件：luzhenbo@sina.com
% 個人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn

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% 產生訓練樣本與測試樣本，每一列為一個樣本

n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x1 = [1*ones(1,5),2*ones(1,5),3*ones(1,5)];     % 特別注意：這里的目標與神經網絡不同

n2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x2 = [1*ones(1,5),2*ones(1,5),3*ones(1,5)];     % 特別注意：這里的目標與神經網絡不同

xn_train = n1;          % 訓練樣本
dn_train = x1;          % 訓練目標

xn_test = n2;           % 測試樣本
dn_test = x2;           % 測試目標

%---------------------------------------------------
% 參數設置

X = xn_train';
Y = dn_train';
Xt = xn_test';
Yt = dn_test';

type = 'c';
kernel_type = 'RBF_kernel';
gam = 2;
sig2 = 2;

preprocess = 'preprocess';
codefct = 'code_MOC';           

% 將“多類”轉換成“兩類”的編碼方案
% 1. Minimum Output Coding (code_MOC) 
% 2. Error Correcting Output Code (code_ECOC)
% 3. One versus All Coding (code_OneVsAll)
% 4. One Versus One Coding (code_OneVsOne) 

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% 編碼

[Yc,codebook,old_codebook] = code(Y,codefct);

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% 交叉驗證優化參數

%[gam,sig2] = tunelssvm({X,Yc,type,gam,sig2,kernel_type,preprocess})

%---------------------------------------------------
% 訓練與測試

[alpha,b] = trainlssvm({X,Yc,type,gam,sig2,kernel_type,preprocess});           % 訓練
Yd0 = simlssvm({X,Yc,type,gam,sig2,kernel_type,preprocess},{alpha,b},Xt);      % 分類

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% 解碼

Yd = code(Yd0,old_codebook,[],codebook)

%---------------------------------------------------
% 結果統計

Result = ~abs(Yd-Yt)               % 正確分類顯示為1
Percent = sum(Result)/length(Result)   % 正確分類率

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% 注意：以這兩種寫法等價

% -- 1 --
% [Yc,codebook,old_codebook] = code(Y, codefct)
% [alpha, b] = trainlssvm({X,Yc,type,gam,sig2,kernel,preprocess})
% Yd0 = simlssvm({X,Yc,type,gam,sig2,kernel}, {alpha,b}, Xt)
% Yd = code(Yd0,old_codebook,[],codebook)

% -- 2 --
% model = initlssvm(X,Y,type,gam,sig2,kernel,preprocess)
% model = changelssvm(model,'codetype',codefct)
% model = trainlssvm(model)
% Yd = simlssvm(model, Xt)