使用matlab实现一个简单的线性分类器，要求使用Fisher线性判别分析，不能使用matlab中自带的fitcdiscr函数

好的，下面是使用Fisher线性判别分析实现一个简单的线性分类器的Matlab代码，这里我们手动实现Fisher线性判别分析：

% 加载数据
load fisheriris.mat
X = meas;
Y = species;

% 计算各个类别的均值向量
mu1 = mean(X(Y=='setosa',:));
mu2 = mean(X(Y=='versicolor',:));
mu3 = mean(X(Y=='virginica',:));

% 计算总体均值向量
mu = mean(X);

% 计算各个类别的散度矩阵
S1 = (X(Y=='setosa',:) - mu1)' * (X(Y=='setosa',:) - mu1);
S2 = (X(Y=='versicolor',:) - mu2)' * (X(Y=='versicolor',:) - mu2);
S3 = (X(Y=='virginica',:) - mu3)' * (X(Y=='virginica',:) - mu3);

% 计算总体散度矩阵
Sw = S1 + S2 + S3;

% 计算投影方向
w = inv(Sw) * (mu1 - mu2 + mu2 - mu3);

% 对数据进行投影
X_proj = X * w;

% 使用投影后的数据进行分类
newX = [6.5, 3.0, 5.5, 1.8];
newX_proj = newX * w;
label = '';
if abs(newX_proj - mu1 * w) < abs(newX_proj - mu2 * w) && abs(newX_proj - mu1 * w) < abs(newX_proj - mu3 * w)
    label = 'setosa';
elseif abs(newX_proj - mu2 * w) < abs(newX_proj - mu1 * w) && abs(newX_proj - mu2 * w) < abs(newX_proj - mu3 * w)
    label = 'versicolor';
else
    label = 'virginica';
end

% 输出分类结果
disp(label);

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后手动计算各个类别的均值向量、总体均值向量、各个类别的散度矩阵、总体散度矩阵以及投影方向。接着，使用投影后的数据进行分类，并输出分类结果。