文宇肃然
文宇肃然

模式识别中Fisher分类器的Matlab实现及测试

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。


 

Matlab程序如下：

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%By Shelley from NCUT，April 2nd 2011
%Email:[email protected]
%本m文件实现fisher算法，并对两个二维正态分布随机序列
%进行训练，进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类
%还是第二类
%%%%%%%%%%%%%%%%%

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