基于Bayes判别分析的基本思想,建立煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型。选用煤层的含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度5个指标作为该模型的判别因子,以不同地区煤矿的14组煤层实测数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析模型。为了验证模型的准确性,用回代判别方法对14组煤层实测数据进行判别,并用工程实例进行了验证。研究结果表明,Bayes判别分析模型误判率较低,能快速有效地判别出煤层底板突水危险性的等级,在实际工程中有较强的适用性。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工（数据代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究，建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型，对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一，本文运用熵权法，建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本，结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF（平均故障间隔时间）作为可靠性、故障率的衡量标准，并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离，对部件打分，并将得分归一化。

距离判别分析程序设计流程图(1)

距离判别分析程序设计流程图

人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类 在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。 该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。 此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。 Matlab要求： FDA LDA多类（1.7版） 计算机视觉系统工具箱（8.0版） 神经网络工具箱（11.0版） 统计和机器学习工具箱（版本11.2） 怎么跑 克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。 按此顺序运行matlab步骤1至8。 介绍 我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。 我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。 图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。 我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进

介绍线性判别分析(LDA),很生动很透彻!

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题，提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(SiPLSDA)算法，并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。SiPLSDA 利用联合区间偏最小二乘回归（SiPLS）进行光谱特征区域筛选，在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II 快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱，采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理，用SiPLSDA 建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明，SiPLSDA 建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%，高于基于全光谱区域建立的PLSDA 预测模型的识别率。

以花为例的线性判别分析。 在这里，我们讨论了三种不同种类的花，并通过使用萼片和花瓣的参数来区分它们。

大数据-算法-非欧框架下的线性判别分析.pdf

基于Bayes 判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测