距离判别的贝叶斯判别和费歇判别的代码

贝叶斯判别和Fisher判别都是统计学中的分类方法，它们通常用于通过计算样本间的距离来进行类别区分。这里简要解释一下这两种方法的基本思想，然后提供一个简单的Python代码示例（假设我们有numpy库可用）。请注意，实际应用中会涉及到数据预处理、概率计算等步骤。

**贝叶斯判别：**
贝叶斯定理可以用来估计每个类别的概率，并选择最高概率的类别作为预测结果。对于两个类，我们会计算每个类别的先验概率以及给定特征值的条件概率，然后根据贝叶斯公式做出决策。

import numpy as np

# 假设我们有两个类的数据集
X = np.array([...])  # 特征矩阵
y = np.array([...])  # 标签

# 计算先验概率
prior_probs = np.bincount(y) / len(y)

# 假设我们已知每个类的概率分布，可以用高斯模型或其他方法计算条件概率
# 对于二维数据，我们可以使用scipy.stats.multivariate_normal
from scipy.stats import multivariate_normal as mvn
posterior_probs = prior_probs * mvn.pdf(X, mean=..., cov=...)  # 条件概率计算

predicted_class = np.argmax(posterior_probs, axis=1)

**Fisher判别：**
Fisher判别则是寻找最大化类别间方差（类内方差减小）的方向来进行分类。它涉及协方差矩阵和类间散度矩阵。

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA

lda = LDA(solver='eigen')
X_lda = lda.fit_transform(X, y)
predicted_class = lda.predict(X_lda)