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fishe线性识别与最邻近判别法
Fisher法：
Wdbc：
sample1=data(23:46,:);
sample2=data(538:562,:);
sample=[sample1
sample2];
sp=data1(1:569,:);
sample_m1=mean(sample1);
sample_m2=mean(sample2);
m1=sample_m1;
m2=sample_m2;
sb=(m1-m2)*(m1-m2);
s1=zeros(30);
for n=1:19
temp = (sample1(n,:)-m1)*(sample1(n,:)-m1);
s1=s1+temp;
end;
s2=zeros(30);
for n=1:24
temp = (sample2(n,:)-m2)*(sample2(n,:)-m2);
s2 = s2+temp;
end;
sw=s1+s2;
vw=(sw)\(m1-m2);
a_m1 = vw*m1;
a_m2 = vw*m2;
w0 = (a_m1+a_m2)/2;
for n=1:569
if(vw*data(n,:) - w00)
m1(n,:)=77;
else
m1(n,:)=66;
end;
end;
count1=0;
count2=0;
for n=1:569
if m1(n,:)==sp(n,:) m1(n,:)==77
count1=count1+1;
end
if m1(n,:)==sp(n,:) m1(n,:)==66
count2=count2+1;
end
end
class1_rate=count1/212
class2_rate=count2/357
class1_rate =
0.8113
class2_rate =
0.7731
sample1=data(1:14,:);
sample2=data(99:117,:);
sample=[sample1
sample2];
sp=data1(1:208,:);
sample_m1=mean(sample1);
sample_m2=mean(sample2);
m1=sample_m1;
m2=sample_m2;
sb=(m1-m2)*(m1-m2);
s1=zeros(60);
for n=1:13
temp = (sample1(n,:)-m1)*(sample1(n,:)-m1);
s1=s1+temp;
end;
s2=zeros(60);
for n=1:18
temp = (sample2(n,:)-m2)*(sample2(n,:)-m2);
s2 = s2+temp;
end;
sw=s1+s2;
vw=(sw)\(m1-m2);
a_m1 = vw*m1;
a_m2 = vw*m2;
w0 = (a_m1+a_m2)/2;
for n=1:208
if(vw*data(n,:) - w00)
m1(n,:)=1;
else
m1(n,:)=2;
end;
end;
count1=0;
count2=0;
for n=1:208
if m1(n,:)==sp(n,:) m1(n,:)==1
count1=count1+1;
end
if m1(n,:)==sp(n,:) m1(n,:)==2
count2=count2+1;
end
end
class1_rate=count1/98
class2_rate=count2/110
class1_rate =
0.5816
class2_rate =
0.7545
最邻近法：
clc
sample1=data(23:46,:);
sample2=data(538:562,:);
sample=[sample1
sample2];
test=data
lth=zeros(569,49);
for n=1:569
for i=1:49
lth(n,i)=((test(n,1)-sample(i,1))^2+(test(n,2)-sample(i,2))^2+(test(n,3)-sample(i,3))^2+(test(n,4)-sample(i,4))^2+(test(n,5)-sample(i,5))^2+(test(n,6)-sample
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