LDA算法MATLAB代码及其结果截图

这是一个LDA算法，有实例分析，并给出数据进行验证预测。对于初学者很有帮助。

clc;
clear;
cls1_data=[2.93 6.634; 2.53 7.79; 3.57 5.65;3.16 5.47];%第一个类的训练集
cls2_data=[2.58 4.44; 2.16 6.22; 3.27 3.52];%第二个类的训练集
%求期望
E_cls1=mean（cls1_data）;%第一类数据的期望矩阵
E_cls2=mean（cls2_data）;%第二类数据的期望矩阵
E_all=mean（[cls1_data;cls2_data]）;%所有训练集的期望矩阵
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%分类前画图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:4
     plot（cls1_data（i1）cls1_data（i2）‘.r‘）;
     hold on;
end;
plot（E_cls1（1）E_cls1（2）‘^r‘）;
hold on;
for i=1:3
     plot（cls2_data（i1）cls2_data（i2）‘*b‘）;
     hold on;
end;
plot（E_cls2（1）E_cls2（2）‘^b‘）;
plot（E_all（1）E_all（2）‘vc‘）;
hold on;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%计算类间离散度矩阵：
x1=E_all-E_cls1;
x2=E_all-E_cls2;
Sb=4*x1‘*x1/7+3*x2‘*x2/7;%%%%%%%%%为什么不用式（3）？？？
%计算类内离散度矩阵
y1=0;
for i=1:4
    y1=y1+（cls1_data（i:）-E_cls1）‘*（cls1_data（i:）-E_cls1）;
end;
y2=0;
for i=1:3
    y2=y2+（cls2_data（i:）-E_cls2）‘*（cls2_data（i:）-E_cls2）;
end;
Sw=4*y1/7+3*y2/7;%%%%%%%%%为什么不用式（3）？？？
%求最大特征值和特征向量
[VL]=eig（inv（Sw）*Sb）;

[ab]=max（max（L））;
newspace=V（:b）;%最大特征值所对应的特征向量
new_cls1_data=cls1_data*newspace;%训练后的数据集
new_cls2_data=cls2_data*newspace;%训练后的数据集
%%%%%%%%%%%%%%%%%%画图代码%%%%%%%%%%%%%%%%%

k=newspace（2）/newspace（1）;
plot（[06][06*k]‘-c‘）;%画出最大特征值对应的特征向量，即样本所组成的线性空间所投影的子空间
axis（[0 7 -2 9]）;
hold on;
%画出样本投影到子空间点
for i=1:4
    temp=cls1_data（i:）;
    newx=（temp（1）+k*temp（2））/（k*k+1）;
    newy=k*newx;
    plot（newxnewy‘*r‘）;
end;

for i=1:3
    temp=cls2_data（i:）;
    newx=（temp（1）+k*temp（2））/（k*k+1）;
    newy=k*newx;
    plot（newxnewy‘ob‘）;
end;
%预测
prediction=[4.81 3.46];
result=prediction*newspace;
temp=new_cls1_data-[result;result;result;result];
temp2=new_cls2_data-[result;result;result];
if（min（abs（temp））>min（abs（temp2）））
    output=‘该样本属于不合格产品‘
else
    output=‘该样本属于合格产品‘
end;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2044  2010-08-07 17:15  ＭＡＴＬＡＢ实现的ＬＤＡ算法及结果截图\LDA.m

     文件       5335  2010-08-07 17:17  ＭＡＴＬＡＢ实现的ＬＤＡ算法及结果截图\LDA_result.fig

     目录          0  2010-08-07 17:21  ＭＡＴＬＡＢ实现的ＬＤＡ算法及结果截图

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