压缩包里的lda+knn.zip是我最近翻出来的一个挺实用的资源，适合想在 MATLAB 里搞搞降维加分类的朋友。LDA负责把维度高的数据压缩得更清晰，交给KNN去判断分类。整体流程顺，代码也不复杂，适合学习也适合改成自己的小项目用。

lda_trans.m主要搞定线性变换，把数据从原始空间丢进一个更有辨识度的空间里。前面会先下数据，就是算均值、协方差什么的，用个公式算出投影向量，投影完就能丢给 KNN 用了。

knn_predict.m做的就是 K 最近邻分类，原理简单，谁离得近就跟谁一类。一般我用它来做对比实验挺方便的，直接能跑结果。还有arrDataMat.m估计是做数据预的，simitzj.m的是距离计算，感觉像是搞了个小优化。

你要是顺着看代码，还能翻到pca_train.m这些 PCA 相关的，PCA 就不用多说了，配合 LDA 一起用效果会更好，尤其是在图像类的特征提取里。

，这个压缩包就是把LDA和KNN的经典套路走了一遍，文件也挺清楚的，适合你直接照着跑一遍，了解下流程。如果你想搞图像识别、特征提取之类的，这套代码挺适合入门的，跑通之后再加自己的模块也不难。

如果你对特征提取感兴趣，也可以看看人脸图像特征提取与分类算法比较，或者想搞点视觉相关的，LBP 特征提取和SIFT 图像匹配也都挺不错的。

建议你运行前先看下每个.m文件在干嘛，有些变量名需要对照下。运行环境推荐用 MATLAB R2018b 以上，兼容性会好点。