function?[featureseigveceigvals]?=?AFEm（Xskernel?kernel_parsXtypenbeigveceigvals）
%?Automatic?Feature?Extraction?by?Nystr?m?method
%
%
%?>>?features?=?AFE（X?kernel?sig2?Xt）
%
%?Description
%?Using?the?Nystr?m?approximation?method?the?mapping?of?data?to
%?the?feature?space?can?be?evaluated?explicitly.?This?gives?the
%?features?that?one?can?use?for?a?linear?regression?or
%?classification.?The?decomposition?of?the?mapping?to?the?feature
%?space?relies?on?the?eigenvalue?decomposition?of?the?kernel
%?matrix.?The?Matlab?（‘eigs‘）?or?Nystr?m‘s?（‘eign‘）?approximation
%?using?the?nb?most?important?eigenvectors/eigenvalues?can?be
%?used.?The?eigenvalue?decomposition?is?not?re-calculated?if?it?is
%?passed?as?an?extra?argument.?This?routine?internally?calls?a?cmex?file.
%
%?Full?syntax
%?
%?>>?[features?U?lam]?=?AFE（X?kernel?sig2?Xt）?
%?>>?[features?U?lam]?=?AFE（X?kernel?sig2?Xt?type）?
%?>>?[features?U?lam]?=?AFE（X?kernel?sig2?Xt?type?nb）?
%?>>?features??????????=?AFE（X?kernel?sig2?Xt?[][]?U?lam）
%?
%?Outputs????
%???features?:?Nt?x?nb?matrix?with?extracted?features
%???U（*）?????:?N?x?nb?matrix?with?eigenvectors
%???lam（*）???:?nb?x?1?vector?with?eigenvalues
%?Inputs????
%???X??????:?N?x?d?matrix?with?input?data
%???kernel?:?Name?of?the?used?kernel?（e.g.?‘RBF_kernel‘）
%???sig2???:?parameter?of?the?used?kernel
%???Xt?????:?Data?from?which?the?features?are?extracted
%???type（*）:?‘eig‘（*）?‘eigs‘?or?‘eign‘
%???nb（*）??:?Number?of?eigenvalues/eigenvectors?used?in?the?eigenvalue?decomposition?approximation
%???U（*）???:?N?x?nb?matrix?with?eigenvectors
%???lam（*）?:?nb?x?1?vector?with?eigenvalues
%?
%?See?also:
%???kernel_matrix?RBF_kernel?demo_fixedsize

%FS-LSSVMLab

%?Copyright?（c）?2002??KULeuven-ESAT-SCD?License?&?help?@?http://www.esat.kuleuven.ac.be/sista/lssvmlab

N?=?size（X1）;
Nc?=?size（Xs1）;

eval（‘type;‘‘type=‘‘eig‘‘;‘）;
if?~（strcmp（type‘eig‘）?||?strcmp（type‘eigs‘）?||?strcmp（type‘eign‘）?）
??error（‘Type?needs?to?be?‘‘eig‘‘?‘‘eigs‘‘?or?‘‘eign‘‘...‘）;
end
??

%?eigenvalue?decomposition?to?do..
if?nargin<=7
??omega?=?kernel_matrix（Xs?kernel?kernel_pars）;
??if?strcmp（type‘eig‘）
????[eigveceigvals]?=?eig（omega+2*eye（size（omega1）））;?%?+?jitter?factor
????eigvals?=?diag（eigvals）;?
????clear?omega
??elseif?strcmp（type‘eigs‘）
????eval（‘nb;‘‘nb=min（size（omega1）10）;‘）;?options.disp?=?0;
????[eigveceigvals]?=?eigs（omega+2*eye（size（omega1））nb‘lm‘options）;?clear?omega?%?+?jitter?factor
??elseif?strcmp（type‘eign‘）
????eval（‘nb;‘‘nb=min（size（omega1）10）;‘）;?
????[eigveceigvals]?=?eign（omega+2*eye（size（omega1））nb）;?clear?omega?%?+?jitter?factor
??end
??eigvals?=?（eigvals-2）/Nc;

??peff?=?eigvals>eps;
??eigvals?=?eigvals（peff）;
??eigvec?=?eigvec（:peff）;?clear?peff
??
end?

if?strcmp（kernel‘RBF_kernel‘）
????omegaN?=?sum（X.^22）*ones（1Nc）;
????omegaN?=?omegaN?+?ones（N1）*sum（Xs.^22）‘;
????omegaN?=?omegaN?-2*X*Xs‘;?clear?X?Xs

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3458??2010-09-15?12:34??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\AFEm.m

?????文件???????5785??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_errorbar.m

?????文件???????2003??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_initlssvm.m

?????文件??????10345??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_lssvm.m

?????文件???????8187??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_lssvmARD.m

?????文件???????9358??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_modoutClass.m

?????文件???????5977??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_optimize.m

?????文件???????4312??2009-10-27?15:55??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\bay_rr.m

?????文件???????5576??2010-05-11?13:49??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\changelssvm.m

?????文件???????4462??2010-09-16?13:25??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\cilssvm.m

?????文件???????4245??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\code.m

?????文件???????2118??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\codedist_bay.m

?????文件????????756??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\codedist_hamming.m

?????文件???????2018??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\codedist_loss.m

?????文件???????4126??2009-11-26?15:01??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\codelssvm.m

?????文件???????5197??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\code_ECOC.m

?????文件????????550??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\code_MOC.m

?????文件????????364??2003-02-21?16:39??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\code_OneVsAll.m

?????文件????????579??2009-11-26?14:58??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\code_OneVsOne.m

?????文件???????5350??2010-09-20?14:52??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\crossvalidate.m

?????文件???????3773??2010-09-20?14:26??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\crossvalidatelssvm.m

?????文件???????2901??2010-09-20?14:00??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\csa.m

?????文件???????3461??2010-05-11?14:03??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\democlass.m

?????文件???????2143??2010-09-15?13:50??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\democonfint.m

?????文件???????3972??2010-05-11?13:35??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demofun.m

?????文件???????4772??2010-05-11?14:07??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demomodel.m

?????文件???????2299??2010-09-15?12:44??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demomulticlass.m

?????文件???????2251??2010-05-11?13:06??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demo_fixedclass.m

?????文件???????3233??2010-05-11?13:04??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demo_fixedsize.m

?????文件???????3447??2010-05-11?13:28??最新版，最小二乘支持向量機（2010年9月更新）LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\LS-SVMLab?v1.7（R2006a-R2009a）\demo_yinyang.m

............此處省略56個文件信息