在MATLAB上,使用LDA,利用多重交叉验证,计算分类精度
时间: 2023-06-14 10:04:34 浏览: 57
在MATLAB上使用LDA进行多重交叉验证是比较简单的。以下是一个基本的LDA分类器和多重交叉验证的示例。
```matlab
% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;
% 设置交叉验证参数
K = 10; % 10折交叉验证
cv = cvpartition(Y,'KFold',K);
% 初始化分类器
ldaClassifier = fitcdiscr(X,Y);
% 进行多重交叉验证
accuracy = zeros(K,1);
for i = 1:K
% 获取训练集和测试集
trainIdx = cv.training(i);
testIdx = cv.test(i);
trainX = X(trainIdx,:);
trainY = Y(trainIdx,:);
testX = X(testIdx,:);
testY = Y(testIdx,:);
% 训练LDA分类器
ldaClassifier = fitcdiscr(trainX,trainY);
% 预测测试集
predictions = predict(ldaClassifier,testX);
% 计算分类准确度
accuracy(i) = sum(predictions==testY)/length(testY);
end
% 计算平均分类准确度
meanAccuracy = mean(accuracy);
```
上述代码中,我们首先加载了鱼类数据集(`fisheriris`),该数据集包含了150个样本,每个样本有4个特征,以及它们所属的3个类别。我们将数据集分为训练集和测试集,并使用10折交叉验证来评估分类器的性能。在每次交叉验证中,我们使用训练集来训练LDA分类器,并使用测试集来评估分类器的准确性。最后,我们计算所有交叉验证的分类准确度的平均值,作为分类器的性能指标。