fisher 分类+c-means分类+感知器分类

资 源 简 介

fisher 分类+c-means分类+感知器分类

详 情 说 明

Fisher分类法、C-means聚类和感知器是模式识别中经典的分类算法，它们分别从不同角度解决了数据划分问题。

Fisher分类法的核心思想是寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在该方向上的投影尽可能分开，而同类样本尽可能聚集。通过最大化类间散度与类内散度的比值，Fisher方法能够有效实现线性可分数据的分类，尤其适用于两类问题。

C-means聚类（又称K-means）是一种无监督学习方法，通过迭代优化将数据划分为指定数量的簇。算法随机初始化聚类中心后，交替执行“分配样本到最近中心”和“重新计算中心位置”两个步骤，直到聚类结果稳定。这种方法对数据分布没有强假设，但需要预先设定簇数量且对初始中心敏感。

感知器是一种简单的二分类神经网络模型，通过调整权重向量来最小化分类错误。训练过程中，感知器根据误分类样本更新权重，最终找到一个分离超平面。虽然只能解决线性可分问题，但为后续更复杂的神经网络奠定了基础。

这三种方法的组合应用体现了模式识别的典型流程：先用无监督聚类探索数据结构（C-means），再利用有监督方法（Fisher、感知器）建立分类模型。实际应用中，Fisher投影常作为特征降维手段，而感知器的在线学习特性适合增量式场景。