MATLAB核Fisher判别分析（KFDA）工具箱：多核支持与可视化应用

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现核Fisher判别分析（KFDA）算法，支持线性核、多项式核、高斯核等函数，集成数据预处理与分类结果可视化功能，适用于模式识别与分类任务。

详 情 说 明

核Fisher判别分析（KFDA）算法实现与分类应用

项目介绍

本项目基于核方法的Fisher线性判别分析（KFDA）算法，实现了高效的分类模型构建与应用。通过利用核技巧将线性不可分数据映射到高维特征空间，在该空间中执行Fisher判别分析，有效提升了复杂模式数据的分类性能。项目包含完整的算法流程，从数据预处理、模型训练到预测评估，并提供了丰富的可视化分析功能。

功能特性

• 核函数多样化：支持线性核、多项式核、高斯核（RBF）等多种核函数选择
• 完整算法流程：实现KFDA算法的完整训练和预测流程，包括核矩阵计算、特征值分解等核心步骤
• 数据预处理：提供数据标准化、归一化等预处理功能，确保数据质量
• 可视化分析：展示原始数据分布及降维后的分类效果，直观呈现算法性能
• 模型评估：包含准确率、混淆矩阵、召回率、F1-score等多维度性能评估指标
• 维度可配置：支持用户指定降维维度，灵活控制投影空间复杂度

使用方法

数据准备

准备训练数据集（n×d维数值矩阵，n个样本，d个特征）及对应的类别标签向量，以及测试数据集（m×d维数值矩阵）。

参数设置

根据需求选择核函数类型并设置相应参数：

• 线性核：无需额外参数
• 多项式核：需要设置阶数d
• 高斯核：需要设置带宽参数σ

模型训练与预测

调用主函数，输入训练数据和参数设置，获得训练好的KFDA模型。使用该模型对测试数据进行预测，得到分类结果和性能评估。

结果分析

查看生成的分类预测结果、降维投影坐标以及各类性能评估指标。通过可视化图形分析原始数据分布和投影后的分类边界。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 足够的内存空间（取决于数据规模）

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口，实现了KFDA算法的完整工作流程，包括数据加载与预处理、核函数计算与选择、模型训练过程中的特征提取与投影矩阵构建、测试数据的分类预测、性能指标的全面评估以及结果的可视化展示等核心功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供简洁易用的接口。