基于Fisher准则实现手写数字识别matlab代码及课程报告

基于Fisher准则实现手写数字识别的matlab实现及课程报告）

function Result=BayesLeastError（data）
clc;
load template pattern;

%将数字特征转化为0、1两个数值表示
for i=1:10
    for j=1:25
        for k=1:pattern（1i）.num
            if pattern（1i）.feature（jk）>0.1
               pattern（1i）.feature（jk）=1;
            else
                pattern（1i）.feature（jk）=0;
            end
        end
    end
end


[pc_templatepc_data]=pcapro（data）;  %主成分分析
temp=0;
for i=1:10
    pattern（1i）.feature=pc_template（:temp+1:temp+pattern（1i）.num）;
    temp=temp+pattern（1i）.num;
end

%求协方差矩阵、协方差矩阵的逆矩阵、协方差矩阵的行列式
s_cov=[];
s_inv=[];
s_det=[];
for i=1:10
    s_cov（i）.data=cov（pattern（1i）.feature‘）;
    s_inv（i）.data=inv（s_cov（i）.data）;
    s_det（i）=det（s_cov（i）.data）;
end

%求先验概率
sum=0;
pw=[];  %P（wi）---先验概率
for i=1:10
    sum=sum+pattern（1i）.num;
end
for i=1:10
    pw（i）=pattern（1i）.num/sum;
end


%求判别函数
h=[];   %h（）---差别函数
mean_data=[];    %mean_data---每类样品特征向量的均值
for i=1:10
    mean_data（i）.data=mean（pattern（1i）.feature‘）‘;
end

%判别函数
for i=1:10
   h（i）=（pc_data-mean_data（i）.data）‘*s_inv（i）.data*（pc_data-mean_data（i）.data）...
        *（-0.5）+log（pw（i））+log（abs（s_det（i）））*（-0.5）;
end

[maxvalmaxpos]=max（h）;
Result=maxpos-1;
end
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

 属性            大小     日期    时间   名称
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