
Funkcje wewnetrzne:
	f_sigm.m         sigmoidalna
	f_bicentral.m    bicentralna
	f_x4.m           1/(1+x^4)
	f_bisigm.m       sigm(x-a) - sigm(x-b)
   f_triangular.m   trojkatna

Indeks:
   ppifunction.m       wartosc indeksu
   ppigmaxfunction2.m  wartosc indeksu dla pojedynczego wektora (ppi=\sum_i{clusterfunction(i)} )
   clusterfunction2.m  
   clusterfunction.m  
	ppi2wfunction2.m    funckja dla dwuch kierunkow (ppi2w([w1 w2]) = ppi(w1) + ppi(w2))
   ortof.m             kara za brak ortonormalnosci orto(w1,w2) = \lambda * |w1*w2'|^2

Optymalizacja (na razie tylko spadek gradientu):
   ppoptimize4.m       optymalizacja indeksu 
   ppoptimize5.m       optymalizacja indeksu z mozliwoscia multistartu (wiele inicjalizacji uczonych na raz)
   ppi2woptimize.m     optymalizacja dwuch kierunkow
   clusteroptimize2.m  optymalizacja pojedynczego klastra

Wykresy:
	bgraph3.m - gestosc roskladu na jednym wymiarze wzgledem klas 
	scaterplot.m - scatterplot, dwu lub wiecej wymiarowy

Testy:
   runtest2.m          optymalizacja indeksu z roznymi parametrami dla wielu danych
   runtest3.m
   runmultitest.m
   multitest.m         test CV sieci 

Siec neuronowa:
   nettest.m
   ppinetwork.m

Inne:
   normalize.m         normalizacja danych

gen_cirlcles.m
plotKsep.m
ppitestfunction.m
runtest4.m
runtest.m
savedata.m
timetest.m
