基于Fisher算法的分类程序matlab代码.zip资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 13 浏览量 2021-08-05 13:55:33 上传评论收藏 1KB ZIP 举报

【标题解析】 "基于Fisher算法的分类程序matlab代码.zip" 是一个包含使用MATLAB编程语言实现的Fisher算法的分类程序的压缩文件。Fisher算法是一种经典的特征选择和数据分类方法，通常用于高维数据集，尤其是生物信息学、图像处理和模式识别等领域。【描述解析】描述中的“基于Fisher算法的分类程序matlab代码”表明这个压缩包内含有用MATLAB编写的代码，这些代码实现了Fisher线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis, FDA或LDA），这是一种统计方法，旨在找到能够最大化类别间方差同时最小化类别内方差的线性组合特征。【标签解析】 “源码类”标签说明这个压缩文件的内容主要是源代码，用户可以下载并查看代码，理解算法的工作原理，或者在自己的项目中复用或修改这部分代码。【详细知识讲解】 1. **Fisher算法**：Fisher算法是数据挖掘和机器学习领域的一个重要工具，由Ronald Fisher在1936年提出。它主要用于特征选择和降维，通过找到一个线性变换，使得不同类别的样本在新空间中的投影距离最大化，从而提高分类效果。 2. **MATLAB**：MATLAB是一种交互式的数值计算和可视化环境，广泛应用于科学计算、工程分析以及数据分析等领域。它的语法简洁，适合编写算法实现和原型开发。 3. **线性判别分析（LDA）**：LDA是一种统计分析技术，目的是找到一个线性变换，将原始特征空间映射到一个新的低维空间，使得类别间的区分度最大化。LDA假设数据服从多变量正态分布，并且各类别共享相同的协方差矩阵。 4. **LDA的应用场景**：LDA在图像识别、文本分类、生物信息学（如基因表达数据分析）等许多领域都有广泛应用。例如，它可以用于人脸识别，通过对面部特征进行线性变换，使不同人脸之间的差异最大化。 5. **LDA与主成分分析（PCA）的区别**：虽然两者都是降维方法，但LDA更关注类别信息，而PCA主要关注数据的整体变异性，不考虑类别信息。 6. **代码实现**：在MATLAB中实现Fisher LDA通常包括以下步骤：数据预处理，计算样本均值和协方差矩阵，解线性判别函数，进行特征变换，最后应用变换后的特征进行分类。 7. **代码阅读和使用**：用户可以下载这个压缩包，打开MATLAB代码，了解Fisher算法的具体实现细节，包括如何计算Fisher得分，如何选择最优特征子集，以及如何进行分类等。 8. **源码学习价值**：对于学习机器学习和数据挖掘的初学者，这个代码可以提供一个直观的理解Fisher算法的实例，有助于提升实践能力。对于专业人士，这个代码可能作为他们研究或项目开发的基础，进行进一步的优化和调整。通过深入理解并实践这个MATLAB代码，用户不仅可以掌握Fisher算法的理论，还能提升在实际问题中应用这一算法的能力。

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基于Fisher算法的分类程序matlab代码.zip （1个子文件）

基于Fisher算法的分类程序matlab代码

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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