一、简介 Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理:找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果为最佳。 例如上图中:通过将方块点和圆点向w1投影,然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 二、源代码 function varargou...
线性分类器较为简单,在计算机上容易实现,在模式识别中应用非常广泛。在此讨论线性分类器中的Fisher线性判别,应用统计方法解决很多实际问题的时候,经常会遇到维数问题。在低维空间里解析上或者计算上可行的方法,在高维空间里往往行不通,因此降低维数有时就成为处理实际问题的关键。 可以考虑把d维空间的样本投影到一直线...
现在已知一个特征向量,要求对应的类别,而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间,而不适应这样的四维数据。 启示:假设有这样的一个方向向量,其与特征向量进行内积运算(即向方向向量的投影)后,结果为一个数值,若同类的特征向量投影后聚集在一起,不同类的特征投影后相对分散,那么,我们的目的就达到...
Matlab实现Fisher线性判别 %%Fisher线性判别clc,clear;%1.导入数据x1=[10]';x2=[00]';x3=[0-2]';x4=[-10]';x5=[03]';w1=[100;00-2];w2=[-10;03];%2.分别计算两类的均值向量m1=mean(w1,2);m2=mean(w2,2);%3.计算总的类内离散度矩阵s1=(x1-m1)*(x1-m1)'+(x2-m1)*(x2-m1)'+...
1、Fisher判别法讲解以及matlab代码实现两类的线形判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上,然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个预置点且与投影方向垂直的超平面就 是两类的分类面。第一个问题,如何确定投影方向?这里只讨论两类分类的问题.训练样本集是X =x1,x2.xn,每个样本是一个d维1 1...
计算Fisher矩阵 F = fisher(data, 'Distance', 'euclidean'); 在这个示例中,我们使用Fisher函数计算Fisher矩阵,并将'euclidean'作为距离度量方式。 3.计算最优分割点:使用MATLAB中的fminsearch()函数可以找到Fisher矩阵的最小值。可以使用以下代码来计算最优分割点: 定义最小值搜索函数 fun = (x) -sum(x.*F)...
具体来说,`fpdf`函数用于计算Fisher分布的概率密度函数,其语法为: matlab. y = fpdf(x,v1,v2)。 其中,`x`是自变量,`v1`和`v2`分别是Fisher分布的自由度参数。这个函数将返回Fisher分布在`x`处的概率密度值。 另外,`fcdf`函数用于计算Fisher分布的累积分布函数,其语法为: matlab. p = fcdf(x,v1,v2)...
最后将两个类别的平方和相加，得到类内散度矩阵。4、计算类间散度矩阵：计算两个类别的均值向量之间的差异，然后将其平方。5、计算Fisher分界线：将类间散度矩阵除以类内散度矩阵，得到Fisher分界线的方向。6、画出数据点和Fisher分界线：使用scatter函数画出数据点，使用line函数画出Fisher分界线。
线性判别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)又称为Fisher线性判别,是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本都是有类别输出的,这一点与PCA(无监督学习)不同,具体的原理和推导过程可以看这篇文章,其算法流程如下: ⑴计算类内散度矩阵 Sω ⑵计算类间散度矩阵 Sb ⑶计算矩阵 Sω−1Sb ⑷...