% 基于Fisher準則線性分類器設計
tic
sample1=[0    3    4    3    4;
3    0    0    1    1];
sample2=[1    1    2    2    4;
3    4    3    4    2];
m1=mean(sample1,2);                                   % 第一類樣本均值
m2=mean(sample2,2);                                
s1=zeros(size(sample1,1));                            % 第一類樣本類內離散度矩陣
NUM1=length(sample1);                                      % 第一類樣本數
for i=1:NUM1
    s1=s1+(sample1(:,i)-m1)*(sample1(:,i)-m1)';
end  
s2=zeros(size(sample2,1));
NUM2=length(sample2);
for i=1:NUM2
    s2=s2+(sample2(:,i)-m2)*(sample2(:,i)-m2)';
end  
sw=s1+s2;                                             % 總類內離散度矩陣
w=inv(sw)*(m1-m2);                                    % 最佳投影方向
hold on
mf1=w'*m1;                                            % 第一類投影后樣本均值
mf2=w'*m2; 
w0=(mf1+mf2)/2                                        % 分界閾值點
for i=1:size(sample1,2)
    plot(sample1(1,i),sample1(2,i),'r*')
end
for ii=1:size(sample2,2) 
    plot(sample2(1,ii),sample2(2,ii),'b*')
end
lx1 = [0:0.01:4];
lx2 = (w0-w(1)*lx1)/w(2);
plot(lx1,lx2,'g')
title('Fisher分類結果圖');
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