基于某Fisher准则线性分类器设计

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1、实用标准基于Fisher准则线性分类器设计专业:电子信息工程学生姓名:李子龙学号:201316040117文档大全实用标准一、实验类型设计型:线性分类器设计(Fisher准则)二、实验目的本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念,能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识,理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理,以及Lagrande乘子求解的原理。三、实验条件matlab软件四、实验原理线性判别函数的一般形式可表示成  其中文档大全实用标准根据Fisher选择投影方向W的原则,即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开,类内

2、样本投影尽可能密集的要求,用以评价投影方向W的函数为:    上面的公式是使用Fisher准则求最佳法线向量的解,该式比较重要。另外,该式这种形式的运算,我们称为线性变换,其中式一个向量,是的逆矩阵,如是d维,和都是d×d维,得到的也是一个d维的向量。  向量就是使Fisher准则函数达极大值的解,也就是按Fisher准则将d维X空间投影到一维Y空间的最佳投影方向,该向量的各分量值是对原d维特征向量求加权和的权值。以上讨论了线性判别函数加权向量W的确定方法,并讨论了使Fisher准则函数极大的d维向量的计算方法,但是判别函数中的另一项尚未确定,一般可采用

3、以下几种方法确定如   文档大全实用标准或者         或当与已知时可用     …… 当W0确定之后,则可按以下规则分类,        使用Fisher准则方法确定最佳线性分界面的方法是一个著名的方法,尽管提出该方法的时间比较早,仍见有人使用。五、实验内容已知有两类数据和二者的概率已知=0.6,=0.4。中数据点的坐标对应一一如下:数据:x1=0.23311.52070.64990.77571.05241.19740.29080.25180.66820.56220.90230.1333-0.54310.9407-0.21260.0507-0.0

4、8100.73150.33451.0650-0.02470.10430.31220.66550.58381.16531.26530.8137-0.33990.5152文档大全实用标准0.7226-0.20150.4070-0.1717-1.0573-0.2099x2=2.33852.19461.67301.63651.78442.01552.06812.12132.47971.51181.96921.83401.87042.29481.77142.39391.56481.93292.20272.45681.75231.69912.48831.72592.

5、04662.02262.37571.79872.08282.07981.94492.38012.23732.16141.92352.2604x3=0.53380.85141.08310.41641.11760.55360.60710.44390.49280.59011.09271.07561.00720.42720.43530.98690.48411.09921.02990.71271.01240.45760.85441.12750.77050.41291.00850.76760.84180.87840.97510.78400.41581.03150.7

6、5330.9548数据点的对应的三维坐标为x1=1.40101.23012.08141.16551.37401.18291.76321.97392.41522.58902.84721.9539文档大全实用标准1.25001.28641.26142.00712.18311.79091.33221.14661.70871.59202.93531.46642.93131.83491.83402.50962.71982.31482.03532.60301.23272.14651.56732.9414x2=1.02980.96110.91541.49010.820

7、00.93991.14051.06780.80501.28891.46011.43340.70911.29421.37440.93871.22661.18330.87980.55920.51500.99830.91200.71261.28331.10291.26800.71401.24461.33921.18080.55031.47081.14350.76791.1288x3=0.62101.36560.54980.67080.89321.43420.95080.73240.57841.49431.09150.76441.21591.30491.1408

8、0.93980.61970.66031.39281.40840.69090.84

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