fisher线性分类器matlab

Fisher线性分类器，也称为Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis），是一种经典的线性分类方法，用于将数据集分成两个或多个不同类别。它是由英国统计学家罗纳德·A·费舍尔（Ronald A. Fisher）在1936年提出的。

Fisher线性分类器的目标是找到一个投影方向，使得在该方向上不同类别的样本尽可能地分开，同一类别的样本尽可能地接近。具体而言，Fisher线性分类器通过计算类间散布矩阵和类内散布矩阵的比值来确定最佳投影方向。

在MATLAB中，可以使用`fitcdiscr`函数来实现Fisher线性分类器。该函数可以根据训练数据集自动学习最佳的投影方向，并返回一个分类器对象。然后，可以使用该分类器对象对新的样本进行分类预测。

下面是使用MATLAB实现Fisher线性分类器的示例代码：

% 假设有一个训练数据集X和对应的标签y
X = ...; % 训练数据集
y = ...; % 标签

% 使用fitcdiscr函数学习Fisher线性分类器
classifier = fitcdiscr(X, y);

% 对新的样本进行分类预测
newSample = ...; % 新的样本
predictedLabel = predict(classifier, newSample);

以上代码中，`X`是训练数据集，`y`是对应的标签。`fitcdiscr`函数会根据这些数据学习最佳的投影方向，并返回一个分类器对象`classifier`。然后，可以使用`predict`函数对新的样本`newSample`进行分类预测，得到预测的标签`predictedLabel`。

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