2D线性判别分析工具箱

资 源 简 介

2D线性判别分析工具箱

详 情 说 明

2D线性判别分析(2DLDA)是一种高效的降维与特征提取方法，特别适用于图像识别等二维数据处理场景。与传统的LDA相比，它直接处理二维数据矩阵，避免了向量化过程带来的结构信息损失。

该工具箱实现了Pattern Recognition Letters论文中的核心算法，主要优势在于：1) 保持原始图像的矩阵形式，计算效率更高；2) 通过最大化类间散度与类内散度的比值，找到最佳投影方向；3) 特别适合小样本情况，避免传统LDA可能出现的矩阵奇异问题。

典型应用包括人脸识别、医学图像分类等需要保留空间局部特征的场景。使用者可以通过调整投影维度参数，平衡计算复杂度和分类精度。值得注意的是，2DLDA投影后的特征仍保持二维结构，这一特性使其在后续处理中能与卷积操作等图像处理方法无缝衔接。