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?? target_class.m

?? SVDD的工具箱
?? M
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function [a,b] = target_class(a,clnr)% TARGET_CLASS  extracts the target class from an one-class dataset%%    A = TARGET_CLASS(A,CLNR)%% Extract the target class from an one-class dataset. When the label% CLNR is given, the class indicated by this label is taken.%%    [A,B] = TARGET_CLASS(A,CLNR)%% When a second output argument B is requested, the remaining data is% stored in B.%% Default: CLNR='target';%% See also: oc_set, gendatoc, find_target, relabel% Copyright: D.M.J. Tax, D.M.J.Tax@prtools.org% Faculty EWI, Delft University of Technology% P.O. Box 5031, 2600 GA Delft, The Netherlandsif (nargin<2)  clnr = 'target';end% Be sure we are working with an OC set:[a,I] = oc_set(a,clnr);% Extract just the target objects:It = find(I==1);if isempty(It) & (nargout==1)	error('Cannot find target class objects!');end% On request, also return the outlier objects:% (do this before the construction of the target-class dataset, because% in that construction the outlier data is removed)if nargout>1	Io = find(I==2);	b = a(Io,:);	%DXD  Now the question becomes, should we reduce the lablist to just	% 'outlier'??	b = setnlab(b,ones(length(Io),1));	b = setlablist(b); % remove empty classes.	b = setlablist(b,'outlier');end% and what it was all about:a = a(It,:);%DXD  Now the question becomes, should we reduce the lablist to just% 'target'??a = setlablist(a); % remove empty classes from the lablista = setnlab(a,ones(length(It),1));a = setlablist(a,'target');return

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