写一个fisher线性判别的Matlab程序

下面是一个基本的 Fisher 线性判别的 Matlab 程序示例：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 将数据分为两个类别
X1 = X(Y=='setosa', :);
X2 = X(Y=='versicolor', :);

% 计算两个类别的均值向量
mu1 = mean(X1);
mu2 = mean(X2);

% 计算两个类别的协方差矩阵
S1 = cov(X1);
S2 = cov(X2);

% 总体协方差矩阵
Sw = S1 + S2;

% 计算投影方向
w = Sw \ (mu2 - mu1)';

% 投影数据
X1_proj = X1 * w;
X2_proj = X2 * w;

% 绘制投影后的数据
figure
hold on
scatter(X1_proj, zeros(size(X1_proj)), 'r')
scatter(X2_proj, zeros(size(X2_proj)), 'b')
legend('setosa', 'versicolor')
xlabel('投影数据')

这个程序首先加载了一个鱼类数据集 `fisheriris`，然后将数据分为两个类别 `setosa` 和 `versicolor`。接着计算了两个类别的均值向量和协方差矩阵，并计算总体协方差矩阵 `Sw`。然后通过求解线性方程组 `Sw*w=(mu2-mu1)'` 来计算投影方向 `w`。最后将数据投影到这个方向上，并绘制投影后的数据。

相关问题

matlab fisher检验,FISHER线性判别MATLAB实现.doc

很抱歉，我并不能提供文档或文件下载。但是，我可以简单地介绍一下 Fisher 线性判别分析以及如何在 MATLAB 中实现 Fisher 检验。

Fisher 线性判别分析是一种常见的分类方法，它可以用于将数据集投影到低维空间中，以便于可视化和分类。Fisher 线性判别分析的目标是找到一个投影矩阵，使得在投影后的低维空间中，不同类之间的距离尽可能地大，同一类之间的距离尽可能地小。这个投影矩阵可以通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵的比值来获得。

在 MATLAB 中，可以使用 `classify` 函数来进行 Fisher 线性判别分析。这个函数需要输入数据集和类别标签，并且可以选择是否对数据进行标准化处理。下面是一个简单的示例代码：

load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;

% 标准化
X = (X - mean(X)) ./ std(X);

% Fisher 线性判别分析
ldaModel = fitcdiscr(X,Y);

% 绘制分类结果
h = gscatter(X(:,1),X(:,2),Y,'rbg','ov^',[],'off');
hold on
f = @(x,y) predict(ldaModel,[x,y]);
ezplot(f,[min(X(:,1)) max(X(:,1)) min(X(:,2)) max(X(:,2))]);
hold off

这个示例代码加载了鱼类数据集中的第三列和第四列作为样本特征，加载了鱼类数据集中的物种作为类别标签。然后使用 `fitcdiscr` 函数进行 Fisher 线性判别分析，得到一个 LDA 模型。最后，使用 `gscatter` 函数将样本点绘制出来，使用 `ezplot` 函数绘制分类边界。

希望这个简单的示例代码可以帮助你理解 Fisher 线性判别分析和在 MATLAB 中的实现。

fisher线性判别matlab

好的，以下是使用 MATLAB 进行 Fisher 线性判别分析的基本步骤：

1. 加载数据集并分离特征和标签。

假设你有一个数据集，其中包含 $n$ 个样本，每个样本有 $m$ 个特征和一个标签。你可以使用 MATLAB 的 load 函数加载数据集，然后将数据集分离成特征矩阵 $X$ 和标签向量 $y$。

2. 计算每个类别的均值向量。

使用 mean 函数计算每个类别的均值向量，即将属于同一类别的样本的特征向量相加并除以样本数。

3. 计算类内散度矩阵。

对于每个类别，计算其类内散度矩阵 $S_w$，它衡量了同一类别内样本之间的差异性。可以使用以下公式计算：

$S_w = \sum_{i=1}^{c} \sum_{x\in X_i} (x-m_i)(x-m_i)^T$

其中 $c$ 表示类别数，$m_i$ 表示第 $i$ 个类别的均值向量，$x$ 表示属于第 $i$ 个类别的某个样本的特征向量。

4. 计算类间散度矩阵。

计算类间散度矩阵 $S_b$，它衡量了不同类别之间的差异性。可以使用以下公式计算：

$S_b = \sum_{i=1}^{c} n_i(m_i - m)(m_i - m)^T$

其中 $n_i$ 表示第 $i$ 个类别的样本数，$m_i$ 表示第 $i$ 个类别的均值向量，$m$ 表示所有样本的均值向量。

5. 计算投影矩阵。

最后，计算投影矩阵 $W$，它将原始特征向量投影到一个新的子空间中，使得同一类别的样本更加接近，不同类别的样本更加分离。可以使用以下公式计算：

$W = (S_w)^{-1}S_b$

6. 降维并可视化结果。

将投影矩阵应用于特征矩阵 $X$，得到一个新的低维特征矩阵 $Y$。你可以将 $Y$ 可视化，并观察样本在新的子空间中的分布情况，以及不同类别之间的分离程度。

以上就是使用 MATLAB 进行 Fisher 线性判别分析的基本步骤。