实例介绍
【实例简介】
Fisher线性判别（Fisher Linear Discrimination，FLD），也称线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)。FLD是基于样本类别进行整体特征提取的有效方法。它在使用PCA方法进行降维的基础上考虑到训练样本的类间信息。FLD方法在进行图像整体特征提取方面有着广泛的应用。压缩包中有完整的代码与结果图
【实例截图】
【核心代码】
fisher
└── fish
├── DrawGraph.m
├── Fisher.m
├── fisher判别.bmp
├── fisher判别.fig
├── fisher判别孤点.bmp
├── fisher判别孤点.fig
├── ReadStudent.m
├── Test_Set.m
├── Train_Set.m
├── 实验结果.txt
└── 男女学生数据
├── Desktop.ini
├── Folder.htt
├── StudentsData1.txt
└── StudentsData2.txt
2 directories, 14 files
Fisher线性判别（Fisher Linear Discrimination，FLD），也称线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)。FLD是基于样本类别进行整体特征提取的有效方法。它在使用PCA方法进行降维的基础上考虑到训练样本的类间信息。FLD方法在进行图像整体特征提取方面有着广泛的应用。压缩包中有完整的代码与结果图
【实例截图】
【核心代码】
fisher
└── fish
├── DrawGraph.m
├── Fisher.m
├── fisher判别.bmp
├── fisher判别.fig
├── fisher判别孤点.bmp
├── fisher判别孤点.fig
├── ReadStudent.m
├── Test_Set.m
├── Train_Set.m
├── 实验结果.txt
└── 男女学生数据
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