关于线性判别分类器的SVM的ppt,对想了解svm的人有一定的帮助。看完后会对SVM有充分的了解

为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.

朴素的Fisher二元线性分类器，相关理论参考清华版《模式识别（第二版）》P88-P90页（4.2章 Fisher线性判别）。 开发平台为Matlab7.7，内附详细的参数说明和源码注释，测试有效。 请注意：源码中所有的样本数据均以列向量形式存储，并构成数据矩阵。 （1）fcFisherW 函数用于获取Fisher变换向量、两类的均值向量及总体的类内离散度矩阵。 （2）fcFisherJudge函数会调用fcFisherW，依据求得的Fisher变换向量W，判定输入数据X（样本数据以列向量形式存储）的所属。

- 允许 >=2 类- 只需要基础 MATLAB（不需要工具箱） - 假设数据是完整的（没有缺失值） - 已通过统计软件验证 警告： - 如果无法计算合并协方差，矩阵值将为 ("Inf") （没有错误） - 需要 Matlab >=7.6 (OOP synatx)

用于铜浮选工况识别的，多类训练集的线性判别分析源代码（matlab）

将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。 (Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognition and machine learning to find a linear combination of features that characterizes or separates two or more classes of objects or events. The resulting combination may be used as a linear classifier, or, more commonly, for dimensionality reduction before later classification.)

线性判别分析的matlab代码，代码有注释

基于鸢尾花数据集实现线性判别式多分类 本文在自己编写梯度下降的逻辑斯蒂判别式算法的基础上，对鸢尾花数据集实现多分类。 鸢尾花数据集公包含三类数据，每条数据四个特征，从中随机选取70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。 主要包含三个函数：随机生成70%测试集函数、训练函数、预测函数 随机生成70%测试集函数 randomdata 输入：无 输出：0-49之间的35个随机数 代码： def randomdata(): array = set() while(len(array) < 50*0.7): n = random.randint(0,49)

概率线性判别分析 论文引文 免责声明 通过经验贝叶斯估计参数。 该代码最初是为的人工智能（XAI）项目，因此它会将对于简单分类问题不必要的参数保留在内存中。 谢谢！ 特别感谢和推动和实现了相同的区别和pip安装！ MNIST手写数字数据使用演示 。 如果您将此软件包安装在虚拟环境中，请首先激活该虚拟环境。 导入plda和其他方便的软件包。 加载数据。 预处理数据和拟合模型。 如何对数据点进行分类：过度拟合分类器。 如何对数据点进行分类：更适合的分类器。 提取LDA功能。 如何对数据点进行分类：“相同或不同类别”的区分。 提取预处理信息。 提取模型参数。 依存关系 如果您一般不代码或研究，请查看以下下载和安装说明： 和 。 要将此存储库作为依赖项添加到您自己的conda环境yml文件中，请在依赖项末尾添加以下内容（例如，此存储库的文件）。 - python>=

针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式(握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻)的平均正确识别率达98%,与传统的小波包变换相比有较高的识别率。