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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的统计方法，常用于特征降维和分类问题。在机器学习领域，
一、LDA基本原理
LDA的目标是寻找一个投影空间，使得类间距离最大化，同时保持类内距离最小化。在这个新空间中，不同类别的样本能够得到更好的分离。LDA假设样本服从多变量正态分布，并且各类别的协方差矩阵相同。通过解决特定的优化问题，我们可以找到最优的投影向量。
二、MATLAB实现LDA
在MATLAB中实现LDA，主要步骤包括数据预处理、模型训练和预测：
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数据预处理：通常需要对数据进行中心化，即将每个特征减去其均值，使其在零均值下分布。这可以通过
zscore函数实现。 -
计算协方差矩阵：使用
cov函数计算总体协方差矩阵或类内协方差矩阵。 -
求解特征值和特征向量：通过对总体协方差矩阵进行奇异值分解（SVD），找到最大特征值对应的特征向量。这些特征向量将作为投影方向。
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投影数据：使用投影向量将原始数据投射到新的低维空间，可以使用
mvnpdf函数计算新坐标下的概率密度。 -
训练与预测：在低维空间中，可以构建分类器进行训练，如使用逻辑回归或支持向量机。然后用该模型对新数据进行预测。
基于Matlab实现LDA算法程序（源码）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/90949045