fisher函数matlab实现.docx

一、 实验目的在UCI数据集上的Iris和sonar数据上验证算法的有效性；Iris数据3类，4维，150个数据；Sonar数据2类，60维，208个样本；二、 实验说明1、本实验由MATLAB2014实现算法及验证。2、训练和测试样本采用留1法划分三、 在Iris上验证算法的代码及结果(1)代码1、 function y=fisher_iris(SE,VE,VI)2、 3、 S_V=SE;VE;4、 5、 ALL_1=S_V;VI;6、 7、 for L=1:1508、 T=S_V;9、 P=VI;10、 sample=ALL_1(L,:);11、 if Lw0;38、 y(L)=0;39、 40、 for L_2=1:10041、 T_2=SE;42、 P_2=VE;43、 sample=S_V(L_2,:);44、 if L_2w0;71、 y(L_2)=0;72、 else73、 y(L_2)=1;74、 end75、 end76、 77、 78、 else79、 y(L)=2;80、 end81、 end(2)实验结果z四、 在sonar上验证算法的代码及结果（1） 代码1、 function y=fisher_sonar(M,R)2、 3、 A=M;R;4、 for l=1:2085、 T=M;6、 P=R;7、 sample=A(l,:);8、 if lw0;35、 y(l)=0;36、 else37、 y(l)=1;38、 end39、 end40、41、（2） 实验结果 fisher_sonar(M,R)ans = 1 至 5 列 1 0 1 1 1 6 至 10 列 0 1 1 1 0 11 至 15 列 0 1 1 0 0 16 至 20 列 0 1 0 0 0 21 至 25 列 0 0 0 0 0 26 至 30 列 0 0 0 0 0 31 至 35 列 1 1 0 0 0 36 至 40 列 0 0 1 0 0 41 至 45 列 0 0 0 0 0 46 至 50 列 0 0 0 0 0 51 至 55 列 0 0 0 1 1 56 至 60 列 0 1 1 1 0 61 至 65 列 0 0 0 0 0 66 至 70 列 0 1 0 1 0 71 至 75 列 0 0 0 0 0 76 至 80 列 0 0 0 0 0 81 至 85 列 1 1 0 0 0 86 至 90 列 0 0 0 0 0 91 至 95 列 0 0 0 0 1 96 至 100 列 0 1 1 0 0 101 至 105 列 0 0 0 0 0 106 至 110 列 0 0 0 0 0 111 至 115 列 0 1 1 0 0 116 至 120 列 0 0 1 0 0 121 至 125 列 1 1 1 1 1 126 至 130 列 1 1 1 0 1 131 至 135 列 0 0 0 1 1 136 至 140 列 1 1 0 0 0 141 至 145 列 1 1 1 1 0 146 至 150 列 0 0 1 1 1 151 至 155 列 1 1 1 1 1 156 至 160 列 0 0 0 0 1 161 至 165 列 1 1 1 1 1 166 至 170 列 1 1 1 1 1 171 至 175 列 1 1 1 1 1 176 至 180 列 1 1 1 1 1 181 至 185 列 1 1 1 1 0 186 至 190 列 1 1 1 1 1 191 至