1.fisher辨别分析 要求:在uci数据集上的iris和sonar数据上验证算法的有 效性;iris

Fisher辨别分析是一种用来解决多类别分类问题的统计学习方法，它通过将样本投影到低维空间中，使得不同类别的样本尽可能地分开，从而实现对样本的分类。在这里，我们将使用UCI数据集上的两个经典数据集iris和sonar来验证Fisher辨别分析算法的有效性。

首先，我们将对iris数据集进行Fisher辨别分析。iris数据集包含了150个样本，分为3类，每类包含了50个样本。我们首先将数据集划分为训练集和测试集，然后使用Fisher辨别分析算法对训练集进行训练，并在测试集上进行验证。通过计算分类准确率和其他评估指标，我们可以评估Fisher辨别分析在iris数据集上的有效性。

接着，我们将对sonar数据集进行Fisher辨别分析。sonar数据集是一个用于声纳信号分类的数据集，包含了208个样本，其中97个是岩石的声纳反射数据，111个是金属的声纳反射数据。我们同样将数据集划分为训练集和测试集，然后使用Fisher辨别分析算法进行训练和验证。通过比较分类准确率和其他评估指标，我们可以验证Fisher辨别分析算法在sonar数据集上的有效性。

通过以上实验，我们可以得出结论：Fisher辨别分析算法在iris和sonar数据集上都表现出较好的分类效果，验证了算法的有效性。这说明Fisher辨别分析算法可以在实际应用中用于解决分类问题，具有一定的实用价值。