function [W,B]=GetClassifier(SampleXY,Type)
%SampleXY樣本
%Type 分類類型1.線性 3.多項式分類
%全局變量 樣本   樣例[1 1 -1;10 10 1]

global  x; %樣本x
global  y; %樣本y
global ClassType;
ClassType=Type;

x0=[1 1];  % a的開始值

%samplerow 總樣本數
[samplerow,samplecol]=size(SampleXY);

%初始化訓練樣本點(x(i),y(i))
x=SampleXY(1:end,1:end-1);
y=SampleXY(1:end,end);


%a 的上下界 c罰函數系數
c=1;
lb=zeros(samplerow,1);
ub=c*ones(samplerow,1);

%不等式約束
%本為空

%等式約束
% sigma[y(i)*a(i)]=0
equalrestrict=y';

[a,fval]=fmincon(@myfun,x0,[],[],equalrestrict,[0],lb,ub)
%上式得到的a為最優化的值

%計算W,行向量,和輸入X一行同列
W=zeros(1,samplerow);
a=a'; %a改變成列向量
for i=1:samplerow
W=W+y(i)*a(i).*x(i,1:end);
end;

%計算B,找任意一個a>0的下標
k=find(a>0&a<c);

Btemp=0;
for i=1:samplerow
     Btemp=Btemp+y(i)*a(i)*GetDotValue(x(i,1:end),x(k(1),1:end),ClassType);
end;
B=y(k(1))-Btemp;


CeA=[1,1];

% 測試集
DiffValue=GetDotValue(W,CeA,ClassType)+B
if DiffValue>0 || DiffValue==0
   disp('Class A');
else
   disp('Class B');
 end;

%============================================================
%最優化目標函數
function f=myfun(a)

global  x;
global  y;
global ClassType;

[row,col]=size(a);
z=0;
for i=1:row;
   for j=i:row;
   z=z+a(i)*a(j)*y(i)*y(j)*GetDotValue(x(i,1:end),x(j,1:end),ClassType);
   end;
   end;
z=z*0.5;
for i=1:row
   z=z-a(i);
  end;
f=z;