线性判别分析

资 源 简 介

线性判别分析

详 情 说 明

线性判别分析（LDA）是一种经典的监督学习算法，主要用于分类和降维任务。在Matlab中的应用通常涉及将高维数据投影到低维空间，同时最大化类间距离和最小化类内距离。

算法首先计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，然后求解广义特征值问题以获得最佳投影方向。当应用于图像分类时，LDA能够有效地将不同类别的图像数据在投影空间中分离。

通过创建类分离散点图，可以直观地观察到不同类别在降维后的特征空间中的分布情况。理想情况下，不同类别的数据点应该在投影后的空间中形成明显的聚类。

计算分类精度是评估LDA性能的重要指标，这需要通过将数据集划分为训练集和测试集来完成。训练集用于学习投影矩阵和分类器参数，而测试集则用于评估模型的泛化能力。精度的计算取决于正确的分类样本数与总测试样本数的比例。