MATLAB统计分析与应用之判别分析实例

MATLAB统计分析与应用之判别分析实例

在MATLAB中进行判别分析，可以通过classify函数实现。判别分析是一种用于分类的统计方法，其目的是在已知数据集的情况下，通过建立分类规则，将新的数据判别为已知类别之一。下面通过一个实例来说明如何在MATLAB中进行判别分析。

首先，我们需要准备好数据集。这里以Fisher鸢尾花数据集为例，该数据集包含3种不同种类的鸢尾花，每种鸢尾花有50个样本，每个样本包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们可以使用MATLAB自带的fisheriris数据集来加载这个数据集：

load fisheriris
X = meas(:,3:4);  % 取花瓣长度和花瓣宽度这两个特征
Y = species;      % 类别标签

接下来，我们可以将数据集分成训练集和测试集，其中训练集用于训练分类器，测试集用于测试分类器的性能。这里我们将数据集随机分成70%的训练集和30%的测试集：

cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
idx = cv.test;
Xtrain = X(~idx,:);
Ytrain = Y(~idx,:);
Xtest = X(idx,:);
Ytest = Y(idx,:);

然后，我们可以使用fitcdiscr函数来训练一个线性判别分析分类器：

classifier = fitcdiscr(Xtrain,Ytrain);

训练完成后，我们可以使用predict函数来预测新的样本所属的类别：

Ypred = predict(classifier,Xtest);

最后，我们可以计算分类器的准确率：

accuracy = sum(Ypred == Ytest)/length(Ytest);
disp(['分类器的准确率为：' num2str(accuracy)]);

通过以上步骤，我们就可以在MATLAB中进行判别分析，并得到分类器的准确率。