fisher最优分割法
时间: 2023-08-19 15:04:12 浏览: 77
Fisher最优分割法是一种常用的特征选择算法,用于在监督学习中选择最具有代表性的特征。该方法基于特征的类间距离和类内距离之比来评估特征的重要性,选择具有最大特征值的特征作为分割特征。具体来说,该方法的步骤包括计算每个特征的均值和方差,然后计算每个特征的类内距离和类间距离之比,选择具有最大特征值的特征作为分割特征。这个算法是一种经典的特征选择方法,被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。
相关问题
fisher最优分割法matlab
Fisher最优分割法(Matlab)是一种模式识别应用中常用的算法。它是对线性可分问题的非迭代解法,通过将高维特征空间中的样本投影到一条直线上,实现从高维到一维的数据压缩。该算法的核心思想是通过最大化类间距和最小化类内距的方式来确定最佳的投影方向。在投影后的直线上,如果训练样本具有很好的分布,则可以通过简单的操作实现对输入样本的分类。
为了获取最佳投影方向,Fisher最优分割法引入了准则函数。其中,类间离散度和类内离散度是两个关键概念。类间离散度是指不同类别样本均值的差别应尽可能大,而类内离散度是指相同类别样本均值的方差应尽可能小。
在投影后的情况下,两个类别的类间离散度可以表示为投影后的均值差的平方,即∣m_yi−m_yj∣2=WTSbW。其中Sb是投影前两个类别的类间离散度矩阵。
因此,Fisher最优分割法(Matlab)可以通过求解准则函数的最大值来确定最佳的投影方向。在实际应用中,可以使用Matlab代码来实现该算法并进行分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Fisher最优求解算法Matlab代码](https://download.csdn.net/download/a429051366/5907141)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Fisher算法及其MATLAB实现](https://blog.csdn.net/weixin_41978683/article/details/106311802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
Fisher最优分割法水库汛期分期代码
Fisher最优分割法是一种常用的水库汛期分期方法,它可以通过对水位数据进行统计分析来确定汛期的开始和结束。以下是一个MATLAB代码示例,用于实现Fisher最优分割法:
```matlab
% Fisher最优分割法水库汛期分期代码
% 假设水位数据已经存储在变量water中
% water是一个列向量,包含每天的水位数据
% 计算水位均值和标准差
mean_water = mean(water);
std_water = std(water);
% 初始化汛期开始和结束的水位值
flood_start_water = 0;
flood_end_water = 0;
% 初始化汛期开始和结束的日期
flood_start_date = 0;
flood_end_date = 0;
% 计算Fisher量的最小值
min_fisher = Inf;
% 遍历水位数据,寻找最优的汛期开始和结束位置
for i = 1:length(water)
for j = i+1:length(water)
% 计算当前分割的Fisher量
group1 = water(i:j);
group2 = water(j+1:end);
fisher = (mean(group1) - mean(group2))^2 / (std(group1)^2 + std(group2)^2);
% 如果当前分割的Fisher量更小,则更新最小值和汛期开始和结束位置
if fisher < min_fisher
min_fisher = fisher;
flood_start_water = mean(group1);
flood_end_water = mean(group2);
flood_start_date = i;
flood_end_date = j;
end
end
end
% 输出汛期开始和结束的日期和水位值
fprintf('汛期开始日期:%d,水位值:%f\n', flood_start_date, flood_start_water);
fprintf('汛期结束日期:%d,水位值:%f\n', flood_end_date, flood_end_water);
```
该代码首先计算水位均值和标准差。然后,它遍历水位数据,对每个可能的汛期开始和结束位置计算Fisher量。在计算Fisher量时,它将水位数据分为两组,并计算每组的均值和标准差。然后,它使用均值和标准差计算Fisher量,并选择Fisher量最小的分割作为最优分割。最后,它输出汛期开始和结束的日期和水位值。
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