MATLAB分类与判别模型代码基于Fisher算法的分类程序.zip资源-CSDN文库

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在机器学习领域，分类与判别模型是常用的数据分析工具，用于预测未知数据的类别。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，提供了丰富的工具箱来实现各种算法，包括分类算法。本资料“MATLAB分类与判别模型代码基于Fisher算法的分类程序.zip”就是针对这一主题，它包含了一个名为“Fisher.m”的MATLAB脚本，该脚本实现了基于Fisher判别算法的分类模型。 Fisher判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的数据降维和分类方法，由R.A. Fisher在1936年提出。LDA的目标是找到一个线性变换，使得类间距离最大化，同时类内距离最小化。这种方法常用于高维数据的预处理，减少特征维度，同时保持数据的分类性能。在“Fisher.m”中，我们可以期待看到以下关键知识点： 1. 数据预处理：在构建分类模型前，通常需要对原始数据进行预处理，如去除异常值、标准化或归一化特征，以及处理缺失值。 2. LDA理论：Fisher准则的数学描述，包括协方差矩阵、类内散度矩阵、类间散度矩阵的计算，以及最大类间方差与最小类内方差的比率——即Fisher得分。 3. 线性判别函数：通过求解LDA问题，得到线性判别函数，这是一组线性组合，用于将输入样本映射到决策边界。 4. 分类规则：根据线性判别函数，定义分类规则，如样本被分配到最接近的类中心的类别。 5. 训练与测试：脚本可能会包含训练集和测试集的划分，用以评估模型的性能。这通常涉及交叉验证策略，如k折交叉验证，以确保模型的泛化能力。 6. 模型评估：包括准确率、召回率、F1分数等指标，用于衡量模型分类效果。 7. 可视化：可能包含了将样本点在低维空间中的投影以及决策边界的可视化，帮助理解模型的分类行为。 8. MATLAB编程技巧：如使用MATLAB的统计和机器学习工具箱函数，如`fitcdiscr`和`predict`，以及自定义函数来实现特定逻辑。 9. 调参优化：可能涉及到对模型参数的调整，如正则化参数，以优化模型性能。这个压缩包提供的代码可以帮助读者深入理解Fisher判别分析的工作原理，并通过MATLAB实践实现。对于学习机器学习特别是分类算法的初学者来说，这是一个宝贵的资源。通过阅读和运行代码，你可以直观地感受如何在实际项目中应用LDA，并进一步扩展到其他分类算法。

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MATLAB分类与判别模型代码基于Fisher算法的分类程序.zip （1个子文件）

Fisher.m 2KB

% ===============================Fisher=============================== % X: 训练样本 % x: 待判样本 % N: 每类样本数 % W：权向量 % 对应课本Page88 % ===================================================================== clear,close all; N=150; X = [randn(N,2)+2*ones(N,2);... randn(N,2)-2*ones(N,2);]; % ==================================================================== fig=figure; plot(X(1:N,1),X(1:N,2),'r.') hold on,plot(X(N+1:2*N,1),X(N+1:2*N,2),'b.') title('初始样本分布图'),axis([-10,10,-10,10]) % ==================================================================== m1=mean(X(1:N,:)); m2=mean(X(N+1:2*N,:)); S1=0;S2=0; for i=1:N S1=S1+(X(i,:)-m1)*(X(i,:)-m1)'; end for i=N+1:2*N S1=S1+(X(i,:)-m1)*(X(i,:)-m1)'; end Sw=S1+S2; W=inv(Sw)*(m1-m2); W=W./norm(W) % ==================================================================== x=randn(1,2);%待判样本 y0=W*(m1+m2)'/2; if W*x'>y0 disp('待判样本属于第一类') hold on,plot(x(1),x(2),'r+','MarkerSize',10,'LineWidth',2) else disp('待判样本属于第二类') hold on,plot(x(1),x(2),'b+','MarkerSize',10,'LineWidth',2) end legend('Cluster 1','Cluster 2','x','Location','NW') % =================画投影直线===================== X1=-8:0.05:8; X2=(W(2)/W(1))*X1-6; hold on,plot(X1,X2,'k','LineWidth',2); % ================求投影直线上的阈值点============ x0=W(1)*(y0)/W(2); y0=W(2)^2*y0-6*W(1)^2+W(1)*W(2)*x0; x0=(y0+6)*W(1)/W(2); hold on,plot(x0,y0,'ro','MarkerSize',10); % =============求待判样本在投影直线上的投影点============== y1=W(1)^2*x(1)+6*W(1)*W(2)+W(1)*W(2)*x(2); y2=W(2)/W(1)*y1-6; hold on,plot(y1,y2,'r.','MarkerSize',30); hold on,plot([x(1) y1],[x(2) y2],'g','LineWidth',2);

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