子类判别

VT-developer/SDCT 是一个结合了稀疏表示和子类判别约束的视觉跟踪算法，挺适合在面对目标光照变化、遮挡等复杂场景时保持稳定性。通过稀疏表示，能够目标的部分遮挡或形变，保持目标特征的恢复。而子类判别约束则优化了稀疏表示，使得不同状态的目标可以被更精确地识别，避免误识别。这个算法在 MATLAB 中实现，代码清晰，容易理解，适合开发者和研究者使用。你可以直接下载源码，查看算法实现，验证自己的数据集，甚至对比实验结果。如果你对视觉跟踪感兴趣，可以试试这个项目，挺好用的。

3. 未知子类数目时的设计方法 当每类应分成的子类数也不知时，这是最一般情况，方法很多，举例如下。树状分段线性分类器:设两类情况 ω1， ω2。如图所示：1. 先用两类线性判别函数求出 W1，超平面 H1 分成两个区间，每个区间包含两类。2. 再利用二类分类求出 W2 (H2)， W3 (H3)。3. 如果每个部分仍包含两类，继续上面的过程。

假设我们有 k 个总体，分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$，每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$，以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。 对于一个新样本 x，我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率： $$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$ 其中： $P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下，样本属于总体 $G_i$ 的概率。 $f_i(x)$ 表示样本 x 在总体

通过案例分析，展示费舍尔判别法 (LDA) 和贝叶斯判别法从数学理论到计算机模型以及计算的完整过程。区别于直接调用 R 语言包，本实现相当于重写了判别法，深入剖析算法细节。

MPLAB XC16 C编译器支持两种基本指针类型：数据指针和函数指针。数据指针存放可由程序间接读取，并可能间接写入的变量地址。函数指针存放可通过指针间接调用的可执行函数地址。指针与类型限定符的定义需符合ANSI C标准约定。指针可以像其他C对象一样进行限定，但应小心，因为会涉及到两个相关量。首先是实际的指针本身，它像普通的C变量一样对待，并保留存储空间。第二个量是指针引用的目标，或指针所指的目标。指针的一般形式如下：target_type_&_qualifiers * pointer’s_qualifiers pointer’s_name；指针名称旁的所有限定符与指针变量本身相关。左侧的类型

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

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。

诚信即诚实守信，也称为社会整体诚信和社会整体信用度，是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度，是社会交易中信用风险的体现，是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本，利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析，以判别客户的信用值。

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。