LDA算法和线性分类器

资 源 简 介

LDA算法和线性分类器

详 情 说 明

LDA算法和线性分类器是模式识别与机器学习中常见的工具，用于数据分类与特征提取。LDA（线性判别分析）通过最大化类间差异和最小化类内差异，找到最佳投影方向，而线性分类器则基于线性决策边界进行数据分类。

在MATLAB实现中，通常会分为多个.m文件，分别处理数据预处理、LDA变换、分类器训练与测试等步骤。数据预处理可能包括标准化或归一化，确保不同特征具有可比性。LDA的核心在于计算类内和类间散度矩阵，并进行特征分解以获取投影矩阵。

线性分类器（如感知器或Fisher线性判别）在投影后的特征空间上构建决策边界。训练阶段通过优化准则（如最小化分类误差）调整权重，而测试阶段则利用训练好的模型预测新样本类别。

扩展思路： 可结合交叉验证评估模型性能，避免过拟合。 对于非线性可分数据，可引入核方法扩展LDA。 对比其他分类器（如SVM）在相同数据上的表现，分析适用场景。