Matlab 源程序如下

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1、functionfisher_testN=10;%个类的样本数range=2;%范围offset=1.5;%偏移:决定了有样本重叠的可能性while(1)%生成属于omega1类的二维样本，范围：[02]x1=range*rand(2,N);%生成属于omega2类的二维样本，范围：[13]x2=offset+range*rand(2,N);%定义几个参量m1=(sum(x1')/N)';m2=(sum(x2')/N)';%样本均值S1=zeros(2,2);fori=1:size(x1,2)S1=S1+(x1(:,i)-m1)*(x1(:,i)

2、-m1)';endS2=zeros(2,2);fori=1:size(x2,2)S2=S2+(x2(:,i)-m2)*(x2(:,i)-m2)';endSw=S1+S2;%总的类内离散度矩阵if(inv(Sw)

3、-deltabound],'YLim',[-deltabound]);plot(x1(1,:),x1(2,:),'Marker','x','LineStyle','none');plot(x2(1,:),x2(2,:),'Marker','o','LineStyle','none');legend([{'第一类'},{'第二类'}]);startX=(range+offset)/2;startY=startX;xlen=1;endX=startX-xlen;endY=startY+xlen*w_(1)/w_(2);%控制绘图的几个量annotat

4、ion('arrow',[startXendX]/3.9,[startYendY]/3.9);text(startX,startY,'最佳投影方向')holdoff;%于是在一维空间上有：y1=w_'*x1;y2=w_'*x2;mm1=sum(y1)/N;mm2=sum(y2)/N;%类均值%假设没有任何先验知识：threshold=(mm1+mm2)/2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%下面开始试验这个阈值%和投影方向到底怎样%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%correct1=0;correct2=0;for(i

5、=1:200)sa1=range*rand(2,1);sa2=offset+range*rand(2,1);if(w_'*sa1>threshold)correct1=correct1+1;endif(w_'*sa2