如何在MATLAB中实现基于欧氏距离的简单距离判别分析，并给出一个示例？

距离判别分析是一种基于距离的分类方法，其核心思想是计算待分类样本与各类样本中心的距离，将样本划归到最近的类中心所在的类别。在MATLAB中，可以通过编写自定义函数来实现基于欧氏距离的简单距离判别分析。具体步骤如下：

参考资源链接：[MATLAB实现判别分析：距离、Bayes与Fisher判别](https://wenku.csdn.net/doc/1az7pocb0c?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要准备数据集，包括训练集和待分类的测试集。训练集包含已知分类的样本及其特征，测试集则是需要分类的样本集合。

其次，计算各类别的均值向量，即每个类别的样本特征的平均值。这可以通过对训练集的特征值进行分组求平均得到。

然后，对于待分类的每个样本，计算其与每个类别均值向量的欧氏距离。欧氏距离的计算公式是 `sqrt(sum((x-y).^2))`，其中 `x` 是待分类样本的特征向量，`y` 是某类别的均值向量。

接下来，找出距离最小的那个类别，并将待分类样本划归到该类别。如果存在多个距离相同且为最小值的情况，则可以根据实际情况决定如何处理。

最后，返回每个待分类样本的预测类别。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

function predicted_class = distance_discriminant_analysis(training_data, training_labels, test_data)
    % 训练数据集: training_data, 类别标签: training_labels, 测试数据集: test_data
    % 初始化存储预测类别的数组
    predicted_class = zeros(size(test_data, 1), 1);
    
    % 对每个测试样本进行分类
    for i = 1:size(test_data, 1)
        % 初始化距离数组
        distances = [];
        % 遍历每个类别
        for j = unique(training_labels)
            % 计算测试样本与每个类别均值的欧氏距离
            class_mean = mean(training_data(training_labels == j, :), 1);
            dist = sqrt(sum((test_data(i, :) - class_mean).^2));
            distances = [distances, dist];
        end
        % 分配类别
        [~, predicted_idx] = min(distances);
        predicted_class(i) = unique(training_labels)(predicted_idx);
    end
end

通过以上步骤和代码示例，你可以在MATLAB中实现基于欧氏距离的简单距离判别分析。为了更深入地掌握判别分析的原理和应用，推荐阅读《MATLAB实现判别分析：距离、Bayes与Fisher判别》这本书，它详细介绍了如何利用MATLAB工具进行判别分析，并包括了丰富的实例和高级话题讨论，使你能够全面理解并应用这些技术。

参考资源链接：[MATLAB实现判别分析：距离、Bayes与Fisher判别](https://wenku.csdn.net/doc/1az7pocb0c?spm=1055.2569.3001.10343)