机器学习实验1-Fisher线性分类器设计(共5页).docx

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精选优质文档-倾情为你奉上一、 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,

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