Fisher算法分类训练及应用实例解析

知识点： 1. Fisher算法：Fisher算法（Fisher Classifier）是一种经典的线性分类器，它的理论基础是Fisher判别准则。该算法通过最大化类间离散度和最小化类内离散度来寻找一个最优的线性投影方向，使得投影后的数据在新空间中的类间距离最大，从而达到分类的目的。 2. 二维正态分布：在概率论和统计学中，二维正态分布是连续型随机变量的联合概率分布之一。它在两个随机变量之间假设了一个线性的关系，并且每个变量都服从一维正态分布。数学上，二维正态分布可以用其均值向量和协方差矩阵来完全描述。 3. 随机序列：随机序列通常指由随机变量按照一定顺序排列形成的序列。在本案例中，随机序列是由两个二维正态分布生成的，意味着每个序列中的数据点是根据对应的正态分布随机生成的。 4. 训练分类器：训练分类器是机器学习中的一个基本概念。在此过程中，算法根据一组带有标签的数据（即已知类别的样本）来学习模式和规律，并构建一个模型。这个模型在后续可以用于对未知类别标签的数据进行预测。 5. 屏幕上任意取点：此处意味着利用鼠标或触摸屏在用户界面上指定一个二维坐标点。程序通过接收这个坐标点的信息，将其作为测试样本进行分类。 6. 分类输出：分类输出是指程序根据已训练好的分类器模型，判断输入点属于哪一类的过程。在这个例子中，程序能够输出任意给定点属于第一类还是第二类。 7. MATLAB程序文件：文件“fisher_classfy.m”是一个MATLAB脚本文件，MATLAB是一种广泛应用于工程计算和数值分析的高级编程环境。此脚本文件包含实现Fisher分类算法的源代码。 8. liep1p：这个标签可能是特定于某些研究或项目的缩写或代号，未提供详细信息，难以确定其确切含义。在缺乏上下文的情况下，它可能指的是一种特定的数据处理方法、算法或者是某个项目名称的一部分。 9. whenbnf：同样，这个标签也不明确，可能是代码中特定的函数名、变量名或注释中的术语。它可能与算法的具体实现或执行条件有关。 通过上述分析，我们可以了解FisherClassify.zip压缩包内的内容包含了实现Fisher算法的MATLAB脚本文件，该脚本文件用于训练和分类两个由二维正态分布生成的随机序列。用户可以通过该程序对任意点进行分类预测，判断其属于哪个类别。