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上传时间: 2010-05-08
详细说明： 一、实验目的 应用统计方法解决模式识别问题的困难之一是维数问题， 低维特征空间的分类问题一般比高维空间分类问题简单。 因此， 人们力图将特征空间进行降维， 降维的一个基本思路是将 d 维特征空间投影到一条直线上， 形成一维空间， 这在数学上比较容易实现。 问题的关键是投影之后原来线性可分的样本可能变为线性不可分。 一般对于线性可分的样本， 总能找到一个投影方向， 使得降维后样本仍然线性可分。 如何确定投影方向使得降维以后， 样本不但线性可分， 而且可分性更好（即不同类别的样本之间的距离尽可能远，同一类别的样本尽可能集中分布），就是 Fisher 线性判别所要解决的问题。 本实验通过编制程序让初学者能够体会 Fisher 线性判别的基本思路，理解线性判别的基本思想，掌握 Fisher 线性判别问题的实质。
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