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This Two-Category Classifier Using Discriminant Functions to
separeate two classes. The Classifier is designed on classes which
has two feature vectors and other case it has one feature vector.
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AR人脸库进行DCT变换，然后使用Fisher discriminant analysis 进行特征提取，使用cos分类器进行人脸分类。-AR Face Database for DCT transform, and then use the Fisher discriminant analysis feature extraction, using cos classifier for human face classification.
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In this paper, we show how support vector machine (SVM) can be
employed as a powerful tool for $k$-nearest neighbor (kNN)
classifier. A novel multi-class dimensionality reduction approach,
Discriminant Analysis via Support Vectors (SVDA), is in
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两类二维相关正态分布条件下的最小错误率贝叶斯分类器，基于最小风险的贝叶斯分类器，Parzen窗法非参数估计分类器程序，Fisher线性判别法分类器程序。-Under normal conditions two types of two-dimensional correlation of minimum error rate of Bayesian classifier, the minimum risk-based Bayesian classifier, Parzen window meth
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本程序主要是对线性判别函数分类器进行实现。-Linear discriminant function classifier achieved.
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基于Fisher线性判别的基因分类器的设计，里面有源程序-Fisher linear discriminant based on the gene classifier design, which has source code
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此为模式识别中的Fisher线性判别方法求分类器。进行了男、女错误率和总错误率的统计。
全部程序流程如下：
1、读取FAMALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x1的样本均值m1和内离散度S1；
2、读取MALE.TXT文件把身高或体重给数组，并求x2的样本均值m2和内离散度S2；
3、求最佳变换向量和阀值点；
4、读取Test2.txt文件把对应的身高或体重给数组A并求A的样本数M；
5、把最佳变换向量和阀值点、x代入判别方程g（x）；
6、对本判别的错误率进行
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基于FIsher线性判别的两类模式分类器-Two kinds of pattern classifier based on Fisher linear discriminant
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判别分类，调用cluster函数进行系统聚类，调用clusterdata函数进行系统聚类-Discriminant classifier
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Fisher线性判别方法 Bayes决策的错误率的计算 分类器错误率的估算方法-Fisher linear discriminant method Bayes decision error rate calculation classifier error rate estimation method
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LDA:线性判别分析方法。用于实现线性数据降维。采用K近邻分类器对数据进行分类-LDA: linear discriminant analysis method. Used to achieve linear data dimensionality reduction. Using K-nearest neighbor classifier for data classification
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LDA i.e Linear Discriminant Analysis classifier using Matlab. Which is used for classifying data over a dataset, that is labeled.
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模式识别线性判别的程序实现，产生两个二维正态分布随机样本，分别进行Fisher线性分类和感知器分类。其中main.m是主函数，将三个程序放在同一文件夹中，运行main.m即可得到分类结果。-Pattern recognition linear discriminant program implementation, generate two-dimensional normal random sample, were Fisher linear classifier and Perceptron
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将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。-Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognit
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基于matlab的模式识别基础实例源代码，包括贝叶斯分类器，Fisher线性判别，主成分分析，k均值聚类等。-Based on pattern recognition based matlab examples of source code, including Bayesian classifier, Fisher linear discriminant analysis, principal component analysis, k-means clustering.
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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