线性判别
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线性判别分析法（LDA）
线性判别分析法（LDA），LDA以提高样本在子空间中的可分类为目标。寻找一组基向量，在这些基向量张成的子空间中，不同类别的训练样本能有最小的类内离散度，最大的类间离散度。 -
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贝叶斯分类与线性分类器实验系统
本项目通过MATLAB环境构建了一个完整的贝叶斯分类实验框架，旨在深入探讨模式识别中的基本分类方法，并实现基于贝叶斯公式的线性分类器设计。该系统的核心功能包括：第一，数据预处理与统计参数提取，通过对已知样本进行分析，计算各类别的先验概率以及在特征空间中的均值向量和协方差矩阵；第二，判别函数构建，根据贝叶斯决策理论，在最小错误率准则下设计线性判别式，特别是在假设各类协方差矩阵相等的情况下，推导出最优线性决策边界；第三，自动化分类执行，系统能够接收未知类别的特征向量，通过计算后验概率的大小，将样本自动归入概率 -
基于Fisher线性判别分析的模式识别与分类系统
本系统是一个基于MATLAB开发的模式识别平台，其核心功能是利用Fisher线性判别方法（Fisher Linear Discriminant Analysis, LDA）对多维数据进行分类处理。系统的基本原理是通过寻找一个最优投影向量，将高维空间的样本投影到低维的一维或多维空间中，使得投影后数据的类内散度（Within-class Scatter）最小化，同时使类间散度（Between-class Scatter）最大化。 在实现过程中，系统首先对输入的已知类别样本进行中心化处理，并计算每一类样本的均值 -
基于Fisher线性判别分析的BCI脑电信号分类系统
该项目旨在利用MATLAB平台开发一套针对脑机接口（BCI）竞赛数据的脑电信号处理与分类方案。其核心功能是实现Fisher线性分类器，用于区分不同的心理任务（如左手运动想象与右手运动想象）。系统首先通过预处理模块对原始脑电信号进行时域滤波和伪迹去除，提取出具有判别性的节律特征或空间特征。分类器设计遵循Fisher准则，即寻找一个最优的投影方向，使得在高维特征空间中的数据投影到低维空间后，达到类内离散度最小化且类间离散度最大化的目标。该项目不仅包含了分类器的训练逻辑，还集成了针对竞赛数据集的性能评估模块，能
