fisher判别matlab代码

Fisher 判别分析是一种分类算法，它可以用来处理高维数据，将其转换为低维数据，从而实现分类识别。在 MATLAB 中，可以使用“classify”函数实现 Fisher 判别分析。

classify 函数的语法格式为：

g = classify(x,train_data,train_label)

x 表示待分类数据，train_data 表示训练数据，train_label 表示训练数据的分类标签。

该函数的输出结果 g 是一个 M×N 的矩阵，其中 M 是待分类数据的数量，N 是分类的类别数。g 的每一行对应着 x 中的一组数据，每一列对应着一个分类类别。g(i,j) 表示第 i 个待分类数据属于第 j 个分类类别的概率。

例如，如果有 100 个待分类数据和 3 个分类类别（A、B、C），使用 Fisher 判别分析分类算法得到的 g 矩阵，其中 g(10,3) 的值为 0.8，即表示第 10 个待分类数据属于 C 类别的概率为 0.8。

通过对 g 矩阵中的每一行进行比较，即可确定每个待分类数据所属的类别。例如，对于第 i 个待分类数据，假设其属于 j 类，则满足：

g(i,j) > g(i,k)

其中 k≠j。

总之，Fisher 判别分析是一种常用的分类方法，通过 MATLAB 的 classify 函数可以方便地对数据进行分类。

相关问题

fisher判别分析matlab代码

Fisher判别分析的 Matlab 代码可能会有所不同，具体实现取决于所使用的数据集和目标。但是，以下是一个简单的示例代码，可以帮助您了解 Fisher 判别分析的基本实现方式:

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X; % 特征矩阵
y = data.y; % 标签

% 计算类均值
mu1 = mean(X(y == 1,:)); % 类1均值
mu2 = mean(X(y == 2,:)); % 类2均值

% 计算类内散布矩阵
S1 = cov(X(y == 1,:)); % 类1散布矩阵
S2 = cov(X(y == 2,:)); % 类2散布矩阵

% 计算总散布矩阵
Sw = S1 + S2;

% 计算 Fisher 线性判别系数
w = inv(Sw) * (mu1 - mu2)';

% 将数据投影到 Fisher 线性判别系数上
X_lda = X * w;

% 将投影后的数据可视化
scatter(X_lda(y == 1), zeros(sum(y == 1), 1), 'r');
hold on;
scatter(X_lda(y == 2), zeros(sum(y == 2), 1), 'b');

这段代码演示了如何导入数据，计算类均值，类内散布矩阵和总散布矩阵，计算 Fisher 线性判别系数，并将数据投影到 Fisher 线性判别系数上。最后将投影后的数据可视化。
请注意，这只是一个简单示例，您可能需要根我可以提供一个简单的 Fisher 判别分析 Matlab 代码示例：

% 输入数据
data1 = randn(50, 2);
data2 = randn(50, 2) + repmat([3, 3], 50, 1);

% 拼接数据
data = [data1; data2];
label = [ones(50, 1); ones(50, 1)*2];

% 计算每个类别的均值和协方差
mu1 = mean(data1);
mu2 = mean(data2);
sigma1 = cov(data1);
sigma2 = cov(data2);

% 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
within_class_scatter = sigma1 + sigma2;
between_class_scatter = (mu1 - mu2)'*(mu1 - mu2);

% 计算 Fisher 线性判别系数
[V, D] = eig(within_class_scatter\between_class_scatter);

% 选择最大特征值对应的特征向量
[~, idx] = max(diag(D));
w = V(:, idx);

% 绘制分类边界
x = linspace(min(data(:, 1)), max(data(:, 1)), 100);
y = -w(1)/w(2)*x;

figure
scatter(data1(:, 1), data1(:, 2), 'r', 'o')
hold on
scatter(data2(:, 1), data2(:, 2), 'b', 'x')
plot(x, y)
xlabel('x1')
ylabel('x2')
legend('class 1', 'class 2')

这是一个简单的线性分类示例。Fisher判别分析可以通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵来求出最佳线性判别系数,在这个示例中，我们使用了 eig 函数来计算线性判别系数。

请注意，这只是一个简单的示例，在实际应用中，需要根据很抱歉，我没有完整的Fisher判别分析的matlab代码。不过，我可以给您一些关于如何实现Fisher判别分析的指导：

1. 导入数据集并将其格式化为矩阵形式。

2. 计算数据的均值向量和协方差矩阵。

3. 使用类间协方差矩阵和类内协方差矩阵计算Fisher线性判别函数的系数。

4. 将训练数据投影到Fisher线性判别函数上。

5. 在新数据上进行预测，并将其与训练数据进行比较。

希望这些信息能帮到你，如果有任何问题请随时问。

matlabfisher判别代码

以下是一个在Matlab中使用Fisher判别分析进行二分类的示例代码：

% 生成样本数据
rng(1); % 设置随机种子，保证结果可重复
mu1 = [0 0];
sigma1 = [1 0.5; 0.5 1];
X1 = mvnrnd(mu1, sigma1, 100); % 类别1的样本数据
mu2 = [3 3];
sigma2 = [1 -0.7; -0.7 1];
X2 = mvnrnd(mu2, sigma2, 100); % 类别2的样本数据

% 将样本数据合并并打标签
X = [X1; X2];
Y = [ones(100, 1); ones(100, 1)*2];

% 计算Fisher投影向量
M = mean(X); % 所有样本的均值
Sw = (X1-M)'*(X1-M) + (X2-M)'*(X2-M); % 类内散度矩阵
Sb = (mu1-M)'*(mu1-M) + (mu2-M)'*(mu2-M); % 类间散度矩阵
[V, D] = eig(Sb, Sw); % 计算广义特征值和广义特征向量
[~, ind] = maxk(abs(diag(D)), 1); % 取最大的广义特征值对应的广义特征向量
w = V(:, ind); % Fisher投影向量

% 对测试集进行分类
x_test = [-2 -2; 4 4]; % 测试集特征向量
y_test = classify(x_test, X, Y, w); % 使用Fisher投影向量进行分类

% 绘制样本数据和分类结果
figure;
gscatter(X(:, 1), X(:, 2), Y, 'rb', '.', 15); % 绘制样本数据
hold on;
xlim([-4 8]);
ylim([-4 8]);
x1 = linspace(-4, 8, 100);
y1 = (-w(1)*x1)/w(2); % 计算Fisher投影直线
plot(x1, y1, 'k', 'LineWidth', 2); % 绘制Fisher投影直线
scatter(x_test(:, 1), x_test(:, 2), 60, y_test, 'filled'); % 绘制测试集和分类结果
colormap([0 0 1; 1 0 0]);
colorbar('Ticks', [1 2], 'TickLabels', {'Class 1', 'Class 2'}, 'Location', 'EastOutside');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Fisher Projection', 'Test Set');

该代码利用`mvnrnd`函数生成两个二维高斯分布的样本数据，然后将它们合并并打上标签。接着，计算Fisher投影向量并使用`classify`函数对测试集进行分类。最后，绘制样本数据和分类结果的图像。