您现在的位置是：MatlabCode > 资源下载 > 一般算法 > 基于核Fisher判别分析（KFDA）的MATLAB实现与可视化工具
基于核Fisher判别分析（KFDA）的MATLAB实现与可视化工具
- 资源大小：0
- 下载次数：0 次
- 浏览次数：39 次
- 资源积分：1 积分
资 源 简 介
本项目提供MATLAB实现的核Fisher判别分析（KFDA）算法，支持线性核、多项式核和高斯核等多种核函数，可自动计算最优投影方向并实现数据可视化，适用于非线性可分数据的分类问题。
详 情 说 明
基于核Fisher判别分析（KFDA）的MATLAB实现与可视化
项目介绍
本项目实现了核Fisher判别分析（KFDA）算法，专门用于解决非线性可分数据的分类问题。通过核技巧将原始数据映射到高维特征空间，在该空间中应用Fisher判别准则寻找最优投影方向，实现对非线性数据的有效分类与可视化。功能特性
- 多核函数支持：提供线性核、多项式核、高斯核等多种核函数选择
- 自动优化投影：基于广义特征值问题求解，自动计算最优投影方向
- 特征空间降维：实现数据向低维特征空间的投影变换
- 分类边界可视化：生成二维/三维决策边界图，直观展示分类效果
- 新样本预测：支持对测试数据集的类别预测功能
- 性能评估：计算分类准确率等模型评估指标
使用方法
- 准备数据：准备训练数据集（N×D矩阵）和对应标签（N×1向量）
- 设置参数：选择核函数类型及相应参数，指定降维维度
- 训练模型：运行主程序进行KFDA模型训练
- 结果分析：查看投影矩阵、分类准确率及可视化结果
- 预测应用：可选地输入测试数据进行分类预测
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
