判别分析分类

判别分析是一种分类方法。它假设不同的类生成基于不同的高斯分布的数据。

线性判别分析也称为Fisher判别，以其发明人命名，R. A. Fisher[1]。

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此示例显示如何训练基本判别分析分类器以对Fisher的Iris数据进行分类。

加载数据。

加载渔民

创建默认（线性）判别分析分类器。

mdllinear = fitcdiscr（meas，meaties）;

要可视化数据的2-D线性分类的分类边界，请参阅创建和可视化判别分析分类器。

将虹膜分类为平均测量。

意思是=平均值（meas）;VealClass =预测（MDllinear，意思是）

Veanclass =.1x1细胞阵列{'versicolor'}

创建二次分类器。

mdlquadratic = fitcdiscr（meas，speies，'isstrimtype'那'二次'）;

要可视化2-D二次分类的分类边界，请参阅创建和可视化判别分析分类器。

使用二次分类器分类平均测量的虹膜。

VealClass2 =预测（MDLQuadratic，意思）

Veanclass2 =1x1细胞阵列{'versicolor'}

参考

[1] Fisher，R.A。“在分类问题中使用多重测量。”珍珠学史，卷。7，pp。179-188,1936。可用https://digital.library.adelaide.edu.au/dspace/handle/2440/15227。

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