实验目的： 了解分类器设计的概念，理解基于Fisher准则进行线性分类的原理，通过实验对线性分类器有更深刻的认识。

基于遗传神经网络的人脸识别分类器设计，赵天刚，杜谦，神经网络由于具有抗干扰性和容错性，常被用在人脸识别的分类器中。但是，神经网络的训练过程花费的时间很长，训练的次数多，而且

利用男女身高体重数据集进行Fisher判别分类

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

鄙人深感获此档案难度之高。在一番探索后，仍旧花费了3.43元巨款才购得此文件。念及此文件并非版权保护之作，且无任何协议在内，又经内心阵阵权衡。遂决定将其公之于众，若汝等困于寻此文件时，忽觉柳暗花明于此。鄙人不甚喜之。

公元2022年，春天还未走远。正值5月份，学生正苦于考试周的triviality。鄙人也是其中一员。某一在完成模式识别实验时，苦于寻一份代码。忆及那时花费了数分钟在茫茫互联网中找寻相关资料，但大部分都是付费资源。那时，我深感当今中文互联网环境之差，但是鄙人无可奈何，终究是破费寻之。我今天将之公之于众，作为我对于黑暗的中文互联网的抗议，作为网络精神最后的继承者，这篇pdf就于此留下罢。

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非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

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