Fisher分类器的matlab实现

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;