%% step3 CLAFICで手書き数字認識
r=30; % 使用する直交基底の数 最大100

if exist('W')==0 % すでに計算済みか？
  %% 訓練データと未知データの読み込み
  %% D：次元数×訓練データ数の行列, trai_label  ：訓練データのラベル
  %% Q：次元数×テストデータ数の行列, test_label：未知データのラベル
  D=load('./USPS/trai_data.txt');, trai_label=load('./USPS/trai_label.txt');
  Q=load('./USPS/test_data.txt');, test_label=load('./USPS/test_label.txt');
  %% Dim：次元数，xx_num：データ数
  [Dim,trai_num]=size(D);,[Dim,test_num]=size(Q);
  %% 各パターンのノルムを1に正規化
  for i = 1 : trai_num, D(:,i)=D(:,i)./norm(D(:,i));, end
  for i = 1 : test_num, Q(:,i)=Q(:,i)./norm(Q(:,i));, end
  %% 各クラスで部分空間を求める
  W=zeros(Dim,100,10);  % 各クラスの直交基底 次元数×基底数×クラス数
  for j = 0 : 9
    X=D(:,find(trai_label==j)); % ラベルがjの訓練パターンをXに格納
    C=X*X';                     % 自己相関行列を計算
    [eig_vec, eig_val]=eig(C);  % 固有ベクトル，固有値を計算
    [value index]=sort(-diag(eig_val)); % 固有値を降順に並べ替え
    W(:,:,j+1)=eig_vec(:,index(1:100)); % 固有値の大きい上位100本に対応する固有ベクトルをWに格納
    fprintf('class %d ... OK\n',j);
  end
end
%% CLAFICによる分類
S=zeros(10,1);
CONF=zeros(10,10);
tic
for i = 1 : test_num
  for j = 0 : 9, S(j+1)=sum((W(:,1:r,j+1)'*Q(:,i)).^2);, end
  [value index]=max(S);
  CONF(test_label(i)+1,index)=CONF(test_label(i)+1,index)+1;
  fprintf('test data %d\n',i);
end
toc
accuracy=(sum(diag(CONF))./test_num).*100;
fprintf('accuracy=%3.2f\n',accuracy);
