基于Fisher线性判别分析（LDA）的分类案例数据集

线性判别（LDA）挺常用的，适合用来做多分类任务。如果你想搞清楚怎么用它来分类数据，LDA 会是一个不错的选择。简单来说，它通过寻找不同类别之间的最大差异来进行分类。你可以理解为，它会优化一些系数，让数据的分类效果最好。，LDA 还是有些假设条件，比如数据得符合正态分布，且同类数据的方差差不多。如果你在用 R 语言，LDA 的实现也蛮。可以通过一些经典的例子，比如鸢尾花数据集，来快速上手。R 语言里的实现方式和理论结合起来，用起来方便，能帮你快速掌握 LDA 的核心思想。不过有个小提醒，LDA 对数据的预要求也不小。你需要把数据先进行标准化，再输入 LDA 模型，这样能让结果更加准确。如果你需

这份资源包含SAS判别分析的实验结果以及对应的数据集。

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。

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。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

影视评分：分析电影评分、评论和用户行为 电商交易：聚合订单信息、商品信息和用户行为 社交网络：探索用户互动、内容传播和网络结构 金融数据：处理股票交易、基金收益和市场趋势 物联网数据：分析传感器数据、设备状态和异常检测

这是一个完整的人脸识别系统，使用Matlab编写，基于Fisher线性判别算法。

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。

该数据集包含用于时间序列数据建模的案例数据。