基于Fisher算法的分类程序matlab代码.zip

% ===============================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);