Fisher判别法的MATLAB程序

Fisher判别法是一种经典的分类方法，用于将数据集分成两个或多个类别。下面是一个简单的MATLAB程序实现Fisher判别法。

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。在这个例子中，我们使用鸢尾花数据集作为训练数据和测试数据。我们要将数据集分为两类：Setosa和Versicolor。

% Load data
load fisheriris
X = meas(1:100, 1:2);
Y = [ones(50,1); ones(50,1)*2];

然后，我们可以使用Fisher判别法来训练分类器。我们使用Fisher LDA函数lda2，该函数可以计算类之间的协方差矩阵和类内的协方差矩阵，然后使用这些矩阵来计算投影向量。

% Train classifier using Fisher LDA
model = lda2(X, Y);

接下来，我们可以使用训练好的分类器来对测试数据进行分类。

% Test classifier
Xtest = meas(101:150, 1:2);
Ytest = [ones(50,1); ones(50,1)*2];
Ypred = predict_lda(model, Xtest);
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest)

最后，我们可以计算分类器的准确率，即正确分类的数据点数与测试数据点数的比率。

% Compute accuracy
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest)

下面是完整的MATLAB程序：

% Load data
load fisheriris
X = meas(1:100, 1:2);
Y = [ones(50,1); ones(50,1)*2];

% Train classifier using Fisher LDA
model = lda2(X, Y);

% Test classifier
Xtest = meas(101:150, 1:2);
Ytest = [ones(50,1); ones(50,1)*2];
Ypred = predict_lda(model, Xtest);

% Compute accuracy
accuracy = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest)

注意：要使用这个程序，您需要先下载和安装MATLAB的统计和机器学习工具箱。