matlab距离判别分析

Matlab中可以使用`fitcdiscr`函数进行距离判别分析。

`fitcdiscr`函数使用的是线性判别分析（LDA）算法，该算法通过计算不同组别之间的距离来确定分类边界。LDA假设每个组别的数据服从多元正态分布，且协方差矩阵相同。

使用`fitcdiscr`函数进行距离判别分析的步骤如下：

1. 准备数据：将数据按照不同的组别划分，并将其存储在一个分类器输入数据结构中。

2. 拟合模型：使用`fitcdiscr`函数拟合距离判别分析模型，该函数需要指定输入数据和对应的标签。

3. 预测分类：使用`predict`函数对新的数据进行分类预测，该函数需要指定输入数据和已经拟合好的模型。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 拟合模型
Mdl = fitcdiscr(X,Y);

% 预测分类
[label, score] = predict(Mdl, X);

在这个例子中，我们使用了鸢尾花数据集中的前两个特征作为输入数据，将其按照不同的花种划分为不同的组别。使用`fitcdiscr`函数拟合距离判别分析模型，并使用`predict`函数对所有的数据进行分类预测。