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

Fisher线性判别分析（FLDA）是一种常见的模式识别算法，用于将多维数据降为一维。在MATLAB中，可以使用`classify`函数进行FLDA分类。

下面是一个示例代码：

% 生成数据
X = [randn(50,2)+ones(50,2); randn(50,2)-ones(50,2)];
Y = [ones(50,1); -ones(50,1)];

% 进行FLDA分类
coeff = fisher(X,Y); % 计算投影系数
Xproj = X*coeff; % 进行降维投影
class = classify(Xproj,Xproj,Y); % 进行分类

% 可视化结果
figure();
gscatter(Xproj,zeros(size(Xproj)),class,'rb','o+');
legend('Class 1','Class 2');
title('Fisher Linear Discriminant Analysis');

在上面的代码中，我们首先生成了一个随机的二维数据集`X`和对应的标签`Y`，然后使用`fisher`函数计算投影系数，将数据投影到一维空间中，并使用`classify`函数进行分类。最后，我们使用`gscatter`函数将数据可视化。

需要注意的是，FLDA假设数据服从正态分布，并且不适用于非线性分类问题。在实践中，我们通常会使用更高级的算法，如支持向量机（SVM）或深度学习模型。