费舍变换 matlab

费舍变换 matlab

费舍变换（Fisher's linear discriminant analysis）是一种经典的监督学习算法，用于特征提取和数据降维。在MATLAB中，你可以使用`fitcdiscr`函数来实现费舍变换。这个函数可以用于训练一个线性判别分析器，并且返回一个分类器对象。你可以使用这个分类器对象来进行预测和特征提取。

下面是一个简单的示例代码，演示如何在MATLAB中使用

`fitcdiscr`函数进行费舍变换：

matlab.

% 生成一些示例数据。

X = [randn(100,2); randn(100,2)+2];

Y = [ones(100,1); 2ones(100,1)];

% 使用fitcdiscr函数训练一个线性判别分析器。

classifier = fitcdiscr(X, Y);

% 使用训练好的分类器对象进行预测。

predictedY = predict(classifier, X);

% 获取费舍变换后的特征。

transformedX = X classifier.Coeffs(1, 2).Linear; % 可视化原始数据和变换后的数据。

figure;

scatter(X(:,1), X(:,2), 20, Y, 'filled');

title('Original Data');

xlabel('Feature 1');

ylabel('Feature 2');

figure;

scatter(transformedX, zeros(length(transformedX),1), 20, Y, 'filled');

title('Transformed Data');

xlabel('Transformed Feature');

在这个示例中，我们首先生成了一些示例数据，然后使用

`fitcdiscr`函数训练了一个线性判别分析器。接着我们使用训练好

的分类器对象进行了预测，并且获取了费舍变换后的特征。最后，

我们将原始数据和变换后的数据进行了可视化。

除了`fitcdiscr`函数之外，MATLAB还提供了其他一些函数用

于实现费舍变换，比如`classify`和`fitclinear`等。这些函数可

以根据你的具体需求来选择合适的方法来实现费舍变换。

总之，费舍变换是一种非常有用的数据降维和特征提取技术，

在MATLAB中有多种方法可以实现它，你可以根据具体情况选择合适

的函数来完成费舍变换的任务。