一、 实验意义及目的掌握Fisher分类原理，能够利用Matlab编程实现Fisher线性分类器设计，熟悉基于Matlab算法处理函数，并能够利用算法解决简单问题。二、算法原理Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影周，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。内容：（1） 尝试编写matlab程序，用Fisher线性判别方法对三维数据求最优方向w的通用函数（2） 对下面表1-1样本数据中的类别w1和w2计算最优方向w（3） 画出最优方向w 的直线，并标记出投影后的点在直线上的位置（4） 选择决策边界，实现新样本xx1=（-0.7，0.58，0.089）,xx2=（0.047，-0.4，1.04）的分类三 、实验内容（1） 尝试编写matlab程序，用Fisher线性判别方法对三维数据求最优方向w的通用函数程序清单：clcclear all%10*3样本数据w1=-0.4,0.58,0.089;-0.31,0.27,-0.04;-0.38,0.055,-
