线性判别分析的人脸识别系统代码matlab程序，直接运行gui界面文件就可以了，希望大家多支持，我会继续分享

matlab Parzen窗法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器 用Fisher线性判别方法求分类器 留一法估计错误率

实现数据的LDA降维，该程序将数据的256维特征降到60维

使用Pyhton实现Fisher的线性判别。为了进一步理解和掌握Fisher线性判别法的基本原理和实现过程，利用Fisher判别法解决实际问题进行试验。

模式识别课程中的基础实验操作，在matlab平台上可以运行

fisher线性判别的matlab程序，可以输出判别得分、训练得到的判别矩阵等

通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,取其平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)作为特征参数,并应用线性判别分析(LDA)方法对采集的样本进行模式识别。与其它特征识别方式的实验对比表明,所提的识别方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,且动作识别精度更高。

此为LDA(线性判别分系的matlab代码)有兴趣的可以下，共同学习啊。还是免费的好，大家可以交流一下。

破产机器学习 破产数据研究的目的是为给定数据确定预测破产的最佳分类方法。 破产数据是从COMPUSTAT收集的1980年至2000年的数据，其中有5436个观察值和13个变量。 9个基于会计的变量和1个市场变量是：R1：WC / TA，营运资金/总资产R2：RE / TA，未分配利润/总资产R3：EBIT / TA，息税前利润/总资产R4：ME / TL，权益/总负债的市场价值R5：S / TA，销售/总资产R6：TL / TA，总负债/总资产R7：CA / CL，流动资产/流动负债R8：NI / TA，净收入/总资产R9：破产成本，对数（销售）R10：市值，对数（绝对（价格）*流通股数/ 1000） 对于本研究，由于没有明显的破产趋势，因此可以假定可以将多年来的数据汇总在一起并进行研究。 在这13个变量中，其中一个是“ DLRSN”-一种表示默认值的分类变量，即预测的因变量。 总体而

Matlab实现的Fisher线性判别函数、H-K算法和感知器 算法