MATLAB判别分析实战教程：线性分类与马氏距离计算

本资源是一份针对MATLAB的实用教程，主要介绍判别分析在MATLAB中的应用，以及MATLAB的基本操作和数据类型。首先，章节一概述了MATLAB的基本概念，强调了其简单易学、代码效率高、功能强大等特点，包括其桌面环境，如启动按钮、命令窗口、工作空间窗口等，以及强大的帮助系统，如help函数和doc函数的使用。 在数据类型部分，教程详细介绍了MATLAB中的各种变量类型，如常数（如eps、realmax、realmin、pi等）、虚数单位（i, j）、数值型（如int8、uint8等）、逻辑型、字符型、数组和矩阵。用户可以通过简单的赋值语句创建变量，无需预先声明数据类型。数组和矩阵是MATLAB的核心数据结构，提供了多种创建方法，如直接赋值、增量法以及linspace函数等。 重点在于，判别分析部分，作者解释了判别分析是一种统计方法，旨在通过已有的分类信息建立判别函数，用于预测未知样本所属类别。在MATLAB中，可以使用classify函数执行线性判别分析，而mahal函数则用于计算马氏距离，这是在处理多维数据时常见的距离度量方法。 此外，教程还覆盖了MATLAB版本信息的获取，以及一些内部函数的使用，如变量名规则、创建和查看变量类型等。通过这份教程，读者不仅能掌握MATLAB的基础操作，还能深入了解如何在实际问题中应用判别分析进行数据分析和预测。对于想要深入学习和使用MATLAB进行数据分析的用户来说，这是一份非常实用的参考材料。