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基于Fisher线性判别与Bayes分类器的MATLAB性别模式识别系统

本项目利用MATLAB实现了Fisher线性判别和Bayes分类器，通过人体特征数据自动识别性别。系统包含数据预处理、特征提取、模型训练与分类预测模块，适用于模式识别教学与研究。

本项目是一个基于MATLAB实现的性别模式识别系统，采用两种经典模式识别分类器（Fisher线性判别分析与贝叶斯分类器）对人体生理特征数据进行自动分类。系统通过数据预处理、特征分析、模型训练和分类预测的完整流程，实现对男女性别的准确识别，并提供全面的性能评估和可视化分析。

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了数据加载与预处理、特征标准化处理、Fisher线性判别模型训练与投影变换、贝叶斯分类器参数估计与概率建模、双分类器预测与结果对比、多维度性能指标计算评估，以及特征分布、决策边界和ROC曲线等多种可视化分析功能。