简单的利用Fisher准则函数获取最佳投影线的Matlab程序.doc

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简单的利用Fisher准则函数获取最佳投影线的Matlab程序
     发现利用Fisher准则函数计算最佳投影方向的公式好像很简单,就写这个吧！
      这个Fisher法就是将高维空间中的样本投影到一维空间中，以降低复杂度。具体可以参见边肇祺、张学工著，清华大学出版社的《模式识别》（第二版）P87。
      用这种方法时使用到了几个概念：
      样本向量：样本向量是列向量，样本是d维空间中的点，因此它的位置可以用一个d维列向量表示；
      各类样本均值向量：一类中所有样本向量的均值，也是d维列向量；
      样本类内离散度矩阵:

          x为样本向量，mi为Ci类的均值向量，Si为Ci类的类内离散度矩阵。
      总类内离散度矩阵：Sw=S1+S2；
      利用Lagrange乘子法可以求出使Fisher准则函数取极大值的向量:

      这个向量指出了相对于Fisher准则函数最好的投影线方向。
      虽然推导出这个结果,破费了些周折,但是结果的形式还是相对比较简单的，所以用Matlab程序实现它应该不麻烦。
      最终的这个向量仅与总类内离散度矩阵和各类的均值向量有关，我们可以对类内离散度矩阵的表达式变一下形，使程序更容易写：

      这样的变形也许在数学上的意义不大，但是可以简化程序，使得类内离散度矩阵仅用一次矩阵乘法就可完成。
      以下程序在Matlab7。0。1下编写。
      在编写求解最佳投影线方向的代码之前,先得编写生成样本的函数，如下(为这个函数取名困扰了我很久，最后查字典得知样本是swatch，所以这个函数命名为createSwatch)：
function swatch=createSwatch（xmin，xmax,ymin,ymax,num，varargin）
xlen=abs(xmax—xmin）；
ylen=abs（ymax—ymin）；
if numel（varargin)〉0 ＆& isa(varargin｛1}，’function_handle')
    f=varargin{1｝；
else
    f=@rand;
end
swatch=[xlen＊f（1，num)+min(xmax,xmin）；。。.
    ylen＊f(1，num）+min(ymax,ymin)]；
      这次的实验是针对2D空间的样本，所以这个createSwatch函数用来产生2D空间的样本点。前四个参数xmin，xmax，ymin,ymax用来设定样本的横纵坐标的范围，第五个参数num用来指定产生的样本的个数，最后有一个可选的参数,用来传入一个函数句柄，用来自定义样本的分布率，默认使用rand，均匀分布.
      最后生成的num个样本以矩阵的形式返回，矩阵的一列代表一个样本，矩阵的第一行代表样本的横坐标，第二行代表样本的纵坐标。
      然后是计算最佳投影线方向的函数：
function w=JF（c1，c2）
％利用Fisher准则函数确定最佳投影方向
％c1和c2分别为两类样本的样本矩阵

%得到样本矩阵的尺寸信息
%样本矩阵的行数代表样本的维数
%样本矩阵的列数代表样本的个数
size1=size（c1);
size2=size(c2)；
计算两类样本的均值向量
m1=sum（c1,2）/size1(2);
m2=sum（c2,2）/size2（2）；
%样本向量减去均值向量
c1=c1-m1(：，ones(1,size1(2))）;
c2=c2-m2（：,ones（1,size2(2））)；
%计算各类的类内离散度矩阵
S1=c1＊c1.’；
S2=c2*c2。’；
％计算总类内离散度矩阵
Sw=S1+S2；
%计算最佳投影方向向量
w=Sw^-1*（m1-m2）;
％将向量长度变成1
w=w/sqrt（sum（w。^2));
      这个函数有两个参数c1，c2，分别是两个类别的样本矩阵；
      返回值w是一个2维单位列向量，用来指出最佳投影线的方向。
      最后编写一个测试用的脚本：
clear all;
%定义两类样本的空间范围
x1min=2；x1max=6;
y1min=—4，y1max=0;
x2min=6，x2max=10；
y2min=2,y2max=6;
%产生两类2D空间的样本
c1=createSwatch（x1min,x1max,y1min，y1max,100）；
c2=createSwatch(x2min,x2max，y2min,y2max,80）；
%获取最佳投影方向
w=JF(c1，c2）；
%计算将样本投影到最佳方向上以后的新坐标
cm1=c1（1，:）*w(1）+c1(2，：）＊w（2)；
cm2=c2(1，：）＊w（1)+c2（2,：)*w(2）；
cc1=［w（1)＊cm1；w（2）＊cm1］;
cc2=［w（1）＊cm2；w(2）*cm2］;
％打开图形窗口
figure；
％绘制多图
hold on；
%绘制第一类的样本
plot（c1(1，：），c1(2,：），'rp’);
％绘制第二类的样本
plot（c2（1,:）,c2(2,：)，’bp')；
%绘制第一类样本投影到最佳方向上的点
plot（cc1(1,:)，cc1（2，:)，'r+’)；
%绘制第二类样本投影到最佳方向上的点
plot（cc2（1,:），cc2(2,:），’b+'）;
w=10＊w;
%画出最佳方向
line（［-w(1),w（1)］，［-w（2）,w（2）],'color’,'k');
axis([—10,10,—10,10］）；
grid on;
hold off; 文档为个人收集整理，来源于网络
      广告：想在自己的空间中贴上上过色的Matlab代码吗?在《将m文件转化为html文件》 里可以找到将m代码转换成html的Python程序……
      通过更改脚本中定义的x1min，x1max，y1min，y1max，x2min,x2max，y2min，y2max这八个参数来设定两类样本的取值范围。
      最后画出的图形如下：

      红色的五角形是一类样本，蓝色的五角形是另一类样本，红色和蓝色的+是两类样本投影到最佳方向上的情况。黑线就是最佳投影线。