基于 MATLAB 的 Fisher 分类手写数字识别

基于 MATLAB 的 Fisher 分类手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要问题，在数字分类、自然语言处理和人工智能等领域中都有广泛应用。本文介绍了一种基于 MATLAB 的 Fisher 分类方法来识别手写数字的实现。

1. 数据集准备
   我们使用 MNIST 数据集，该数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本，每个样本大小为 28x28 像素。我们将每幅图像展开成一个 784 维的向量，然后标准化处理，保证每个特征均值为 0，方差为 1。

2. Fisher 线性判别分析
   Fisher 线性判别分析（FLD）是一种经典的线性分类方法。FLD 旨在通过寻找最佳投影轴来将训练数据映射到低维空间。为了将数据投影到一条直线上，FLD 最大化类间离散度，同时最小化类内离散度。

MATLAB 中提供了 classify 函数实现了 FLD 分类器。首先使用训练集进行分类器建模：“

% load data
load('mnist.mat');