基于核Fisher判别分析（KFDA）的MATLAB实现与可视化工具

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的核Fisher判别分析（KFDA）算法，支持线性核、多项式核和高斯核等多种核函数，可自动计算最优投影方向并实现数据可视化，适用于非线性可分数据的分类问题。

详 情 说 明

基于核Fisher判别分析（KFDA）的MATLAB实现与可视化

项目介绍

本项目实现了核Fisher判别分析（KFDA）算法，专门用于解决非线性可分数据的分类问题。通过核技巧将原始数据映射到高维特征空间，在该空间中应用Fisher判别准则寻找最优投影方向，实现对非线性数据的有效分类与可视化。

功能特性

• 多核函数支持：提供线性核、多项式核、高斯核等多种核函数选择
• 自动优化投影：基于广义特征值问题求解，自动计算最优投影方向
• 特征空间降维：实现数据向低维特征空间的投影变换
• 分类边界可视化：生成二维/三维决策边界图，直观展示分类效果
• 新样本预测：支持对测试数据集的类别预测功能
• 性能评估：计算分类准确率等模型评估指标

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（N×D矩阵）和对应标签（N×1向量）
2. 设置参数：选择核函数类型及相应参数，指定降维维度
3. 训练模型：运行主程序进行KFDA模型训练
4. 结果分析：查看投影矩阵、分类准确率及可视化结果
5. 预测应用：可选地输入测试数据进行分类预测

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能模块，包括数据预处理、核矩阵计算、广义特征值求解、投影方向优化、分类决策实现以及结果可视化等完整流程。该文件通过参数配置接口接收用户输入，执行完整的KFDA算法流程，并输出投影结果、分类性能指标和图形化展示。