Fisher线性判别是线性分类算法

资 源 简 介

Fisher线性判别是线性分类算法中最基本的一种算法，其基本思想是将d维空间中的样本投影到一条最易于分类的投影线上，再进行分类。本文将用使用matlab实现Fisher线性判别算法，并给出４种阈值选择的方法。

详 情 说 明

在机器学习中，Fisher线性判别是最基本的线性分类算法之一。其思想是将d维空间中的样本投影到一条最易于分类的投影线上，以便更好地进行分类。在本文中，我们将使用Matlab实现Fisher线性判别算法，并提供四种选择阈值的方法，以便读者可以更好地理解和应用此算法。

除此之外，我们将详细介绍Fisher线性判别算法的理论基础和实现方法，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Fisher线性判别算法，并掌握其在实际应用中的基本技巧和注意事项。