RAFisher1 判别分析在多变量数据中的应用-matlab开发

判别分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。在MATLAB中，判别分析可以通过多种方法实现，例如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和支持向量机（SVM）等。这些方法不仅能够帮助研究人员有效地处理数据，还可以提供高效的分类和预测能力。此外，MATLAB还提供了丰富的资源，包括相关的源码和PPT，帮助用户深入理解和应用判别分析技术。

matlab开发-支持向量的判别分析。基于支持向量码的判别分析

使用经典和稳健估计方法对不同组别之间的数据进行识别和分类。

判别分析是一种统计分析方法，用于根据一组特征值识别不同类型的数据。它涉及使用判别函数来确定数据点属于哪一类。MATLAB提供了对判别分析的全面实现，使其能够轻松应用于各种分类任务。

局部Fisher判别分析：故障检测与诊断的新视角 本资源探讨局部Fisher判别分析在故障检测与诊断领域的应用潜力，并提供相关的理论数学公式支持，助力相关研究。资源中不包含代码，如有需要，请与我联系。

MATLAB中贝叶斯判别分析的详细实现，包括原理介绍和代码示例。

这是一份多类训练集的线性判别分析源代码，专为铜浮选工况识别而设计，采用matlab语言编写。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

绝对距离的计算方法，在 MATLAB 里真的是老少咸宜、上手快。sum(abs(x - y))这句，几乎是入门数据都会用到的操作，行向量、列向量都能搞定，灵活得。如果你想更快捷一点，还有个mandist(x, y')，专门配合行向量，直接就给出结果，挺省事。 在做判别时，距离计算是绕不开的一个环节。比如你拿到两组 n 维向量，像x = [x1, x2, ..., xn]和y = [y1; y2; ...; yn]这种，一句sum(abs(x - y'))就能搞定绝对距离，简单直接，适合快速判断样本之间的差异。 这篇资源的还算到位，关键点都有提到，代码也贴得挺清楚的。你要是经常用 MATLAB