fisher线性判别分类器的设计实验源码

clear
clc
close all;
%m1m2均为10个样本
% m1=[-0.40.580.089;-0.310.27-0.04;0.380.055-0.035;-0.150.530.011;-0.350.470.034;0.170.690.1;-0.0110.55-0.18];
% m2=[0.831.6-0.014;1.11.60.48;-0.44-0.410.32;0.047-0.451.4;0.280.353.1;-0.39-0.480.11;0.34-0.0790.14];
% a） 对类别m1m2利用fisher原则计算投影方向w
 m1=[0 0 0; 1 0 0; 1 0 2; 1 1 0; 0.5 0 0.5;1 0.5 0;1 0 0.5];
 m2=[0 0 1; 0 1 0; 0 1 1; 1 2 1;0 0.5 1;0 1 0.5; 0.5 1 2];
 u1=mean（m1）;%求均值
 u2=mean（m2）;
%计算类内散度Si和总类内散度Sw
% S1=（m1（1:）-u1）‘*（m1（1:）-u1）
% S2=（m2（1:）-u2）‘*（m2（1:）-u2）
% for i=2:7
%     S1=S1+（m1（i:）-u1）‘*（m1（i:）-u1）;
%     S2=S2+（m2（i:）-u2）‘*（m2（i:）-u2）;
% end
One1=ones（71）;
One2=ones（71）;
S1=（m1-One1*u1）‘*（m1-One1*u1）;
S2=（m2-One2*u2）‘*（m2-One2*u2）;
Sw=S1+S2;
%变换向量
w=inv（Sw）*（u1-u2）‘;
%b） 画出投影前的两类样本点和投影线.（即特征向量：各类方差）
x1=m1（1:71）;y1=m1（1:72）;z1=m1（1:73）;
x2=m2（1:71）;y2=m2（1:72）;z2=m2（1:73）;
%subplot（121）;
figure（1）
plot3（x1y1z1‘r*‘x2y2z2‘b*‘）; %plot3为三维线图

title（‘原样本分布图‘）;%画出原两类样本点
hold on
x=-2:0.1:2;
y=w（21）/w（11）*x;
z=w（31）/w（11）*x;
plot3（xyz）;%画出投影线
legend（‘第一类样本‘‘第二类样本‘‘投影线‘2）;
%rotate3D on       %鼠标移动可以旋转三维坐标

% c） 画出投影后的两类样本点和投影线