Matlab实现Fisher线性分类器与感知准则实验设计与代码

本篇文档详细介绍了如何在Matlab环境下进行Fisher线性分类器的实验设计。实验主要目标是让学生理解和掌握Fisher线性分类器的设计方法以及感知准则函数分类器的设计技巧。 Fisher线性分类器是一种基于最大化类别间差异和最小化类内差异的统计学方法。实验通过两个具体的例子来演示，首先是计算两类数据的均值向量和类内离散度矩阵，然后运用Fisher线性判决函数的数学公式来找到最优的投影向量ω，使得映射后的样本在投影空间中类别间的距离最大化，而类内的距离最小化。接着，通过将样本投影到新的空间并设置决策阈值，实现分类决策。 感知准则函数的实验部分则强调了通过迭代修正求解权向量的方法，目的是找到一个分类界面，使得没有错误分类的样本存在。这里提到，当感知准则函数等于零时，对应的解向量即为理想解。使用梯度下降法进行迭代求解，直至找到最佳的线性判决函数和识别界面。 Matlab程序代码提供了具体的实现步骤，包括计算不同情况下的均值向量、离散度矩阵，以及利用这些数据进行分类决策的计算和可视化。通过实际操作和分析，学生可以加深对这两种线性分类算法的理解，并能够灵活应用于实际问题中。 这个实验设计不仅涵盖了理论知识，还强调了实践操作和代码实现，有助于提升学生的编程能力和机器学习基础理解。对于希望学习和实践Fisher线性分类器或者感知准则函数的人来说，这是一个很好的参考资料。