Fisher分类器的matlab实现

最新推荐文章于 2023-09-18 11:53:23 发布

CodeGu

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文章标签： matlab 人工智能开发语言

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本文介绍了如何在matlab中实现Fisher分类器，利用Iris数据集进行测试，包括数据准备、预处理、计算Fisher投影向量、分类以及完整代码展示，展示了Fisher分类器对新样本的分类能力。

Fisher分类器的matlab实现

Fisher分类器，也被称为线性判别分析（LDA），是一种常见的特征提取和分类方法。其原理是将多维数据投影到一条直线上，使得投影后类别内部距离小，类别间距离大。Fisher分类器适用于二分类和多分类问题，并且对数据维度不高的情况下表现较好。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用matlab实现Fisher分类器，并对其进行简单的测试。以下是实现过程的详细步骤。

###1. 数据准备

我们将使用Iris数据集进行测试。Iris数据集是一个经典的分类数据集，其中包含150个样本，分为三个品种：Iris Setosa，Iris Versicolour和Iris Virginica。每个样本包含4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

我们可以从matlab自带的datasets库中导入Iris数据集。

load fisheriris
X = meas; % 特征向量
Y = species; % 标签

###2. 数据预处理

由于Fisher分类器假设数据服从正态分布，因此我们需

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模式识别中Fisher分类器的Matlab实现及测试

wenyusuran的专栏

02-02

2万+

Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 Matlab程序如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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