matlab编程 根据机器学习的知识编写程序,创建LDA(线性判别分析)建模与分类函数,并load fisheriris,对其中的两个类别(1~50,51~100)的特征进行分类识别。
时间: 2023-09-20 16:06:22 浏览: 120
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)MATLAB实现
### 回答1:
下面是一组使用 Matlab 编写的 LDA 建模与分类函数的示例代码:
```
function y_pred = lda_classify(X_train, y_train, X_test)
% 对训练数据进行 LDA 降维
[coeff, score, latent] = pca(X_train);
[~, ~, v] = svd(bsxfun(@minus, X_train, mean(X_train)));
W = v(:, 1:2)';
X_train_pca = X_train * W;
X_test_pca = X_test * W;
% 计算每个类的均值向量
u1 = mean(X_train_pca(y_train == 1, :));
u2 = mean(X_train_pca(y_train == 2, :));
% 计算整个数据集的均值向量
u = mean(X_train_pca);
% 计算类内离散度矩阵 Sw
s1 = cov(X_train_pca(y_train == 1, :));
s2 = cov(X_train_pca(y_train == 2, :));
Sw = s1 + s2;
% 计算类间离散度矩阵 Sb
Sb = (u1 - u)' * (u1 - u) + (u2 - u)' * (u2 - u);
% 计算最优投影向量 w
[V, D] = eig(Sb, Sw);
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
w = V(:, idx(1));
% 对测试数据进行投影
y_pred = sign(X_test_pca * w - 0.5);
end
```
接下来,你可以使用以下代码对 fisheriris 数据集中的两个类别 (1~50, 51~100) 进行分类识别:
```
% 加载 fisheriris 数据集
load fisheriris
% 取出前两个类别 (1~50, 51~100) 作为训练数据
X_train = [meas(1:50, :); meas(51:100, :)];
y_train = [species(1:50); species(51
### 回答2:
LDA(线性判别分析)是一种常用的机器学习方法,用于进行分类分析。下面是使用MATLAB编写的LDA建模与分类函数,以及对fisheriris数据中的两个类别进行特征分类识别的示例。
首先,我们需要加载fisheriris数据集,并将其分为两个类别(1~50和51~100)。可以使用以下代码完成此操作:
```matlab
load fisheriris;
X = meas(1:100,:); % 取前100个样本特征
Y = [ones(50,1); -ones(50,1)]; % 将前50个样本作为第一类,后50个样本作为第二类
```
接下来,我们可以使用LDA建立分类模型。MATLAB提供了`fitcdiscr`函数用于训练线性判别分析模型,代码如下:
```matlab
classifier = fitcdiscr(X, Y);
```
现在,我们可以使用建立的LDA分类模型对新的样本进行分类识别。假设我们有一个新的样本特征为`newSample`,我们可以使用以下代码对其进行分类:
```matlab
pred = predict(classifier, newSample);
```
通过以上代码,我们可以得到新样本的预测类别`pred`。
最后,我们可以使用交叉验证方法对模型进行评估。可以使用MATLAB的`crossval`函数来完成交叉验证,代码如下:
```matlab
cvmodel = crossval(classifier);
accuracy = 1 - kfoldLoss(cvmodel);
```
上述代码将对建立的LDA模型进行10折交叉验证,并计算分类准确率。
综上所述,以上是使用MATLAB编写LDA建模与分类函数,并对fisheriris数据集中的两个类别进行特征分类识别的示例。使用该示例,可以应用机器学习的知识将LDA算法应用于实际数据集。
### 回答3:
LDA(线性判别分析)是一种常用的机器学习算法,用于降维和分类。以下是使用MATLAB编程创建LDA建模与分类函数并对fisheriris数据集中的两个类别(类别1至50和类别51至100)进行分类识别的步骤:
1. 首先,加载所需的fisheriris数据集。可以使用以下代码加载该数据集:
```matlab
load fisheriris
```
2. 获取所需的特征和标签。fisheriris数据集包含4个特征(sepal length、sepal width、petal length和petal width)和3个类别(setosa、versicolor和virginica)。在这里,我们只需使用两个类别进行分类。可以使用以下代码获取1至50和51至100个样本的特征和标签:
```matlab
features = [meas(1:50,:); meas(51:100,:)];
labels = [ones(50,1); 2*ones(50,1)];
```
3. 使用LDA算法进行特征降维和分类。可以使用MATLAB的`fitcdiscr`函数来创建并训练LDA分类模型。以下是一个示例代码:
```matlab
ldaModel = fitcdiscr(features, labels);
```
上述代码将使用fisheriris数据集的特征和标签来训练LDA模型。
4. 对测试样本进行预测分类。可以使用训练好的LDA模型对新样本进行分类。以下是一个示例代码:
```matlab
newFeatures = meas(101:150,:); % 假设有50个测试样本
predictedLabels = predict(ldaModel, newFeatures);
```
上述代码将使用训练好的LDA模型对新的50个测试样本进行分类,并将结果存储在`predictedLabels`变量中。
通过以上步骤,我们可以使用MATLAB编写程序创建LDA建模与分类函数,并对fisheriris数据集中的两个类别进行分类识别。请注意,以上代码只是实现该任务的一种方法,可以根据具体需求进行修改和调整。
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