线性判别函数

线性判别函数利用输入特征的线性组合构建决策边界。以二分类为例，判别函数 g(x) 若大于零，则样本 x 属于类别 C1；反之，若 g(x) 小于零，则样本 x 属于类别 C2。g(x)=0 定义了特征空间中的决策面，用于区分不同类别。

3、超平面的几何性质 Ω1 和 Ω2 分别表示两类样本的区域。对于判别函数 g(x)，当 g(x) > 0 时，样本点属于 Ω1 类；当 g(x) < 0> 时，样本点属于 Ω2 类。超平面的几何性质决定了分类的边界，并影响判别函数的值域。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

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。

详细讲解了图9.14中线性判别分析模型的预测结果，帮助读者深入理解该模型的运作原理及其在TinyXML中的应用。

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

MALTABLE 求线性函数其实就是用 MATLAB 来做数据，挺，尤其对于想快速找到数据关系的你。通过它的polyfit函数，可以轻松地求解线性回归方程，从而理解数据背后的规律。像这种二维数据的拟合，斜率和截距就能给直接的结果。比如，给你一组 x 和 y 值，MATLAB 帮你算出来一个线性函数，下一步你就可以用这个模型去预测未来的数据了。它的使用不复杂，只要掌握了polyfit函数，其他的进阶内容也是容易理解的。嗯，数据这个过程其实蛮实用的，尤其是在实际项目中，能帮你快速找出变量之间的关系，避免浪费太多时间。其实你可以从本篇的例子入手，动手试试，看看实际数据拟合的效果。

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）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。

本节讨论数域 F 上的 n 维线性空间 V 的斜对称双线性函数。斜对称双线性函数满足以下性质： 对于任意向量 α ∈ V，f(α, α) = 0。 f(α, β) 在 V 的基下的方阵是斜对称的。 V 中向量关于 f(α, β) 的正交性是对称的。 斜对称双线性函数与斜对称方阵之间存在双射。 进一步，我们给出了斜对称双线性函数的准对角形形式，并证明了其秩与准对角形中非零块的数量之间的关系。