基于Fisher判别分析的MATLAB线性分类器工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于Fisher准则的线性分类器，支持多维数据的判别分析、自动投影方向计算、分类结果可视化与性能评估。用户可导入自定义数据集，快速获得分类界面与准确率报告，适用于模式识别与统计学习应用。

详 情 说 明

基于Fisher准则的线性分类器设计与性能分析系统

项目介绍

本项目是一个基于Fisher线性判别准则的线性分类器设计与分析系统。系统通过实现经典的Fisher判别分析方法，能够自动寻找最佳线性分类界面，完成对两类样本的有效分类。项目不仅提供了完整的分类器实现，还包含了性能评估、可视化展示和教学演示功能，适合模式识别教学和线性分类器研究使用。

功能特性

• Fisher准则计算：实现多维数据的Fisher线性判别准则计算
• 最优投影方向：自动寻找最佳线性分界面的投影方向
• 分类可视化：提供样本分布散点图、投影直方图和分类界面可视化
• 性能评估：完整分类准确率评估和误分类分析
• 自定义测试：支持用户导入自定义样本数据进行测试验证
• 教学演示：包含Fisher准则原理的教学演示模块，便于理解算法原理

使用方法

数据准备

准备训练数据集（N×n特征矩阵）和对应的二分类标签向量（取值为1或2）。可选准备测试数据集用于模型验证。

参数设置

可调节参数包括正则化系数、投影维度等，系统提供默认参数满足一般需求。

运行分类

执行主程序，系统将自动完成以下流程：

1. 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
2. 通过特征值分解求解最优投影方向
3. 确定最佳分类阈值
4. 对样本进行分类并生成性能报告
5. 输出可视化图形和分类结果

结果分析

系统输出的结果包括：

• 最佳投影方向向量和分类阈值
• 训练集和测试集的分类准确率、召回率、F1分数
• 详细的分类统计报告和误分类样本识别

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理高维数据

文件说明

主程序文件整合了系统所有核心功能，包括数据处理与导入、Fisher分类器模型构建、投影方向优化计算、分类决策阈值确定、多维度结果可视化生成、分类性能综合评估以及误分类样本的详细分析。该文件作为系统入口，通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整流程。