source: prextra/genarche.m @ 5

Last change on this file since 5 was 5, checked in by bduin, 14 years ago
File size: 8.3 KB
RevLine 
[5]1%GENARCHE Generate classifier archetypical data
2%
3%               A = GENARCHE(CLASSF,N,SEED,VERSION)
4%
5% INPUT
6%  CLASSF : Classifer (untrained or name in string)
7%  N      : Number of objects per class, default [50 50]
8%  SEED   : Initial state for random generator, default as it is
9%  VERSION: Version, default is most recent one
10%
11% OUTPUT
12%  A      : Dataset
13
14function a = genarche(classf,n,seed,version)
15
16if nargin < 4, version = 0; end
17if nargin < 3, seed = []; end
18if nargin < 2, n = 50; end
19
20if ~isempty(seed)
21        rand('state',seed);
22        randn('state',seed);
23end
24
25if ismapping(classf) & isuntrained(classf)
26        classname = getname(classf);
27elseif isstr(classf)
28        classname = classf;
29else
30                error('Classifier should be given by string or by untrained mapping')
31end
32
33switch classname
34        case {'qdc','QDA'}
35                a = gendath([n n]);
36                a = a * [4 1; -1 4] ./ sqrt(17);
37        case {'udc','UDA'}
38                a = gendath([n n]);
39        case {'ldc','fisherc','LDA'}
40                a = gendatd([n n]);
41        case {'nmc','Nearest-Mean'}
42                a = gendats([n n]);
43        case {'treec','Dec-Tree'}
44                m = genclass(n,[2/3 1/3]);
45                a = [rand(n,1)*3+2 rand(n,1)*5];
46                a = [a; rand(m(1),1)*2 rand(m(1),1)*5; rand(m(2),1)*5 rand(m(2),1)+5];
47                a = dataset(a,genlab([n n]),'prior',0);
48        case {'LM-Neural-Net'}
49                m = genclass(n,[2/3 1/3]);
50                a = [rand(n,1)*3+2 rand(n,1)*5];
51                a = [a; rand(m(1),1)*2 rand(m(1),1)*5; rand(m(2),1)*5 rand(m(2),1)+5];
52                a = a*[1 1; -1 1];
53                a = dataset(a,genlab([n n]),'prior',0);
54        case {'lmnc','neurc'}
55                state1 = rand('state');
56                state2 = randn('state');
57                rand('state',0);
58                randn('state',0);
59                a = gendatb([200,200],0.5);
60                w = lmnc(a,5,40);              % find a feasible LM network with 5 hu
61                rand('state',state1);
62                randn('state',state2);
63        b = gauss(4*n,[10 10],[9 0; 0 9]);
64        b = exp(b/5);
65        b = b - repmat(mean(b)+[1 1],4*n,1);
66                %b = gendatb([2*n 2*n],1);    % generate a too large dataset
67                d = +(b*w);                    % classify
68                u = rand(4*n,1);               % reverse labels at random according posteriors
69                J = find(u < min(+d,[],2));
70                [dd,lab0] = max(+d,[],2);
71        lab = lab0;
72                lab(J) = 3-lab0(J);
73                L1 = find(lab == 1);
74                L2 = find(lab == 2);
75                a = dataset([b(L1(1:n),:);b(L2(1:n),:)],genlab([n n]),'prior',0);
76        case {'parzenc','Parzen'}
77                a = gendatb([n n],2);
78        case {'knnc','K-NN'}
79                a = gendatb([n n],2);
80                a = exp(a/7);
81        case {'nnc','1nnc','spirals','1-NN'}
82                x = rand(n,1)*4*pi+0.25*pi;
83                a = [x.*x.*sin(x),x.*x.*cos(x)];
84                y = rand(n,1)*4*pi+0.25*pi;
85                b = [-y.*y.*sin(y),-y.*y.*cos(y)];
86                a = dataset([a;b],genlab([n n]),'prior',0);
87        case {'svc_nu'}
88                % make a linearly separable problem, where one of the classes has
89                % a terribly long moon-shape tail
90                n = round(n/2);
91                S = cat(3,5*eye(2),7*eye(2));
92                extrablob = gauss([n n],[-35 35; 15 0],S);
93                a = [gendatd([n n],2,3.5); extrablob];
94    case {'asym-linear','asym-linear4'}
95        %a = gendatd([2*n 2*n],2,3);
96        b = gendats([n n]);
97        b1 = seldat(b,1) + repmat([0 10],n,1);
98        b2 = seldat(b,2) + repmat([0 -10],n,1);
99        a = gendat([a; b1; b2],[n n]);
100    case {'asym-linear2'}
101                                a1 = [rand(n,1) rand(n,1)*10];
102                                a2 = [rand(20*n,1)*0.1-1 rand(20*n,1)*10];
103                                b1 = [rand(n,1) rand(n,1)*10];
104                                b2 = [rand(2*n,1)*100+1 rand(2*n,1)*10];
105                                %b3 = [rand(18*n,1)+100 rand(18*n,1)*10];
106                                a = [a1;a2;b1;b2]*[1 1;-1 1];
107                                a = [a; +gauss(18*n,[40,80],(10*eye(2)))];
108        a = dataset(a,genlab([21*n 21*n]));
109        a = setprior(a,0);
110                                a = gendat(a,[n n]);
111    case {'asym-linear3'}
112                                a1 = [rand(n,1)*10 rand(n,1)*100];
113                                b1 = [rand(n,1)*10+9 rand(n,1)*100+80];
114                                a1 = dataset([a1;b1]*[1 1; -1 1],genlab([n n]));
115                                b2 = gauss(n,[-100 150],10*eye(2));
116                                a2 = gauss(n,[-50 25],10*eye(2));
117                                a2 = dataset([a2;b2],genlab([n n]));
118        a = setprior([a1;a2],0);
119                                a = gendat(a,[n n]);
120    case {'SVM-1','asym-linear4'}
121                                a1 = [[rand(20*n,1)*5 rand(20*n,1)*100]; +gauss(2*n,[8,95],4*eye(2))];
122                                b1 = [[rand(20*n,1)*5+11 rand(20*n,1)*100]; +gauss(2*n,[8,5],4*eye(2))];
123                                a = [a1;b1]*[2 0; 0 1];
124                                %a1 = dataset([a1;b1]*[1 1; -1 1],genlab([n n]));
125                                a = dataset(a*[1 1; -1 1],genlab([22*n 22*n]));
126                                %b2 = gauss(n,[-20 80],10*eye(2));
127                                %a2 = gauss(n,[-90 80],10*eye(2));
128                                %a2 = dataset([a2;b2],genlab([n n]));
129        a = setprior(a,0);
130        %a = setprior([a1;a2],0);
131                                a = gendat(a,[n n]);
132    case {'Logistic','asym-linear5'}
133                                a1 = [gauss(n,[5,50],[1 0; 0 100]); +gauss(n,[-3,25],4*eye(2))];
134                                b1 = [gauss(n,[7.5,50],[1 0; 0 100]); +gauss(n,[16,75],4*eye(2))];
135                                %a1 = dataset([a1;b1]*[1 1; -1 1],genlab([n n]));
136                                a = dataset([a1;b1]*[1 1; -1 1],genlab([2*n 2*n]));
137                                %b2 = gauss(n,[-20 80],10*eye(2));
138                                %a2 = gauss(n,[-90 80],10*eye(2));
139                                %a2 = dataset([a2;b2],genlab([n n]));
140        a = setprior(a,0);
141        %a = setprior([a1;a2],0);
142                                a = gendat(a,[n n]);
143    case('line-plane')
144        a = [rand(n,1) 0.25*((rand(n,1)*2).^2)];
145        a = [a; rand(n,2)*[1 0; 0 0.01]+repmat([0 -0.01],n,1)]*[1 1; -1 1];
146        a = dataset(a,genlab([n n]));
147        case {'rbnc','RB-Neural-Net'}
148                a = gendatb([n n]);
149        case 'River'
150                a = genriver([n n],1,0.3);
151        case {'diamonds','Dis-Rep-LC'}
152                a = rand(n,2);
153                m = genclass(n,0.25*ones(1,4));
154                d = (sqrt(2)-1)/2;
155                b = [];
156                b = [b; randxy(m(1),[-d -d],[0 1])];
157                b = [b; randxy(m(2),[-d 1],[1 d+1])];
158                b = [b; randxy(m(3),[1 0],[1+d 1+d])];
159                b = [b; randxy(m(4),[0 -d],[1+d 0])];
160                a = dataset([a;b],genlab([n n]),'prior',0);
161                a = a*[1 1; 1 -1];
162        case {'rbsvc','RB-SVM'}
163                a = circ(n,1,0.5);
164                m = genclass(n,[2/3 1/3]);
165                b = circ(m(1),sqrt(1.5),1);
166                c = circ(m(2),0.5);
167                a = dataset([a;b;c],genlab([n n]),'prior',0);
168        case 'circ2'
169                a = circ(n,1,0.5);
170                m = genclass(n,[2/3 1/3]);
171                b = circ(m(1),sqrt(1.5),1);
172                c = circ(m(2),0.5);
173                a = dataset([a;b;c],genlab([n n]),'prior',0);
174                a(:,2) = 3*a(:,2);
175                a = a*[1 1; 1 -1];
176        case 'chess4'
177                ma = genclass(n,ones(1,8)/8);
178                mb = genclass(n,ones(1,8)/8);
179                a = randxy(ma(1),[0 0],[1 1]);
180                a = [a; randxy(ma(2),[2 0],[3 1])];
181                a = [a; randxy(ma(3),[1 1],[2 2])];
182                a = [a; randxy(ma(4),[3 1],[4 2])];
183                a = [a; randxy(ma(5),[0 2],[1 3])];
184                a = [a; randxy(ma(6),[2 2],[3 3])];
185                a = [a; randxy(ma(7),[1 3],[2 4])];
186                a = [a; randxy(ma(8),[3 3],[4 4])];
187                b = randxy(mb(1),[1 0],[2 1]);
188                b = [b; randxy(mb(2),[3 0],[4 1])];
189                b = [b; randxy(mb(3),[0 1],[1 2])];
190                b = [b; randxy(mb(4),[2 1],[3 2])];
191                b = [b; randxy(mb(5),[1 2],[2 3])];
192                b = [b; randxy(mb(6),[3 2],[4 3])];
193                b = [b; randxy(mb(7),[0 3],[1 4])];
194                b = [b; randxy(mb(8),[2 3],[3 4])];
195                a = dataset([a;b],genlab([n n]),'prior',0);
196                a = a*[1 1; 1 -1];
197        case 'chess41'
198                ma = genclass(n,ones(1,8)/8);
199                mb = genclass(n,ones(1,8)/8);
200                a = randxy(ma(1),[0 0],[1 1]);
201                a = [a; randxy(ma(2),[2 0],[3 1])];
202                a = [a; randxy(ma(3),[1 1],[2 2])];
203                a = [a; randxy(ma(4),[3 1],[4 2])];
204                a = [a; randxy(ma(5),[0 2],[1 3])];
205                a = [a; randxy(ma(6),[2 2],[3 3])];
206                a = [a; randxy(ma(7),[1 3],[2 4])];
207                a = [a; randxy(ma(8),[3 3],[4 4])];
208                b = randxy(mb(1),[1 0],[2 1]);
209                b = [b; randxy(mb(2),[3 0],[4 1])];
210                b = [b; randxy(mb(3),[0 1],[1 2])];
211                b = [b; randxy(mb(4),[2 1],[3 2])];
212                b = [b; randxy(mb(5),[1 2],[2 3])];
213                b = [b; randxy(mb(6),[3 2],[4 3])];
214                b = [b; randxy(mb(7),[0 3],[1 4])];
215                b = [b; randxy(mb(8),[2 3],[3 4])];
216                a = dataset([a;b],genlab([n n]),'prior',0);
217                a(:,2) = 3*a(:,2);
218                a = a*[1 1; 1 -1];
219        case {'Naive-Bayes'}
220                a = [[randn(n,1)/6-0.5; randn(n,1)/6+0.5] 2*rand(2*n,1)-1];
221                b = [2*rand(2*n,1)-1 [randn(n,1)/6-0.5; randn(n,1)/6+0.5]];
222                a = dataset([a;b],genlab([2*n 2*n]));
223                a = setprior(a,0);
224                a = gendat(a,[n n]);
225        otherwise
226                error(sprintf('%s is not implemented',classname))
227end
228
229if ismapping(classf)
230        a = setname(a,[getname(classf) '']);
231else
232        a = setname(a,classf);
233end
234
235function r = randxy(n,x,y)
236
237if nargin < 1, n = 100; end
238if nargin < 2, x = [0 0]; end
239if nargin < 3, y = x + [1 1]; end
240
241r1 = rand(n,2) .* repmat(y-x,n,1);             
242r = r1 + repmat(x,n,1);
243
244function x = circ(n,r1,r2)
245
246if nargin < 3, r2 = 0; end
247if nargin < 2, r1 = 1; end
248
249m = ceil(2*n*(r1*r1)/(r1*r1 - r2*r2));
250x = rand(m,2) - repmat([0.5 0.5],m,1);
251x = x*r1*2;
252d = sqrt(sum(x.*x,2));
253J = find(d < r1 & d > r2);
254x = x(J(1:n),:);
255
256function x = gausst(n,u,s,t)
257x = randn(n,1);
258x = t*x.*exp(abs(t)*x);
259x = x - mean(x) + u;
260x = s * x ./ std(x);
261
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.