matlab线性判别分析程序

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种统计学方法，常用于机器学习中的分类任务，尤其当样本集数据线性可分时。在MATLAB中，你可以使用`fitcdiscr`函数来进行线性判别分析。

以下是一个简单的步骤说明如何使用MATLAB进行线性判别分析：

1. **加载数据**：
首先，确保你有一个包含类别标签的训练数据集，可以是多变量向量或表格数据。例如，假设你的数据集存储在变量`data`，标签在`labels`中。

load('your_dataset.mat'); % 替换为你的数据文件名

2. **创建分类模型**：
使用`fitcdiscr`函数拟合模型。传入数据和类别变量。

ldaModel = fitcdiscr(data, labels);

3. **评估模型**：
可以用`classify`函数对新的数据进行预测，并查看分类报告或者交叉验证结果。

predictedLabels = classify(ldaModel, testData);
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

4. **可视化决策边界**：
如果数据集是二维的，可以用`plotDecisions`函数展示分类边界。

plot(ldaModel)