基于Fisher准则线性分类器设计实验报告.doc

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1、北京邮电大学模式识别实验专业：×××学生姓名：×××指导教师：×××完成时间：××××实验二：基于Fisher准则线性分类器设计目录一、实验类型2二、实验目的2三、实验条件2四、实验原理2五、实验内容4六、实验要求7七、实验结果71、源代码72、决策面113、参数11决策面向量11阈值11样本点分类11八、实验分析131、比例因子132、语法障碍13一、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

2、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Fishe

3、r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，一般可采用以下几种方法确定如　　　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

4、据点的坐标对应一一如下：数据：x1=0.23311.52070.64990.77571.05241.19740.29080.25180.66820.56220.90230.1333-0.54310.9407-0.21260.0507-0.08100.73150.33451.0650-0.02470.10430.31220.66550.58381.16531.26530.8137-0.33990.51520.7226-0.20150.4070-0.1717-1.0573-0.2099x2=2.33852.19461.67301.63651.7

5、8442.01552.06812.12132.47971.51181.96921.83401.87042.29481.77142.39391.56481.93292.20272.45681.75231.69912.48831.72592.04662.02262.37571.79872.08282.07981.94492.38012.23732.16141.92352.2604x3=0.53380.85141.08310.41641.11760.55360.60710.44390.49280.59011.09271.07561.00720.4

6、2720.43530.98690.48411.09921.02990.71271.01240.45760.85441.12750.77050.41291.00850.76760.84180.87840.97510.78400.41581.03150.75330.9548数据点的对应的三维坐标为x1=1.40101.23012.08141.16551.37401.18291.76321.97392.41522.58902.84721.95391.25001.28641.26142.00712.18311.79091.33221.14661.7

7、0871.59202.93531.46642.93131.83491.83402.50962.71982.31482.03532.60301.23272.14651.56732.9414x2=1.02980.96110.91541.49010.82000.93991.14051.06780.80501.28891.46011.43340.70911.29421.37440.93871.22661.18330.87980.55920.51500.99830.91200.71261.28331.10291.26800.71401.24461.3

8、3921.18080.55031.47081.14350.76791.1288x3=0.62101.36560.54980.67080.89321.43420.95080.732