局部Fisher判别分析在故障检测与诊断中的应用

判别分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。在MATLAB中，判别分析可以通过多种方法实现，例如线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和支持向量机（SVM）等。这些方法不仅能够帮助研究人员有效地处理数据，还可以提供高效的分类和预测能力。此外，MATLAB还提供了丰富的资源，包括相关的源码和PPT，帮助用户深入理解和应用判别分析技术。

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。

本资源讲解判别分析概念、Fisher线性判别，并提供相关算例。

判别分析是一种多变量技术，将不同的观察集分离到预先定义的组中。它是一种探索性过程，主要用于分离具有相等协方差矩阵的正常群体。在判别分析之前，通常执行多变量方差分析来检验组均值向量之间的差异。该技术通过寻找判别式来描述来自已知种群的观察的差异特征，以实现种群的最大化分离。判别分析的输入包括多元数据矩阵、先验概率向量（如果未知则默认为1，如果已知则设为2并提供值）、显著性水平（默认为0.05）。输出结果包括完整的多元方差分析表、平均向量、先验概率向量、组间马氏距离的检验、分类函数（用于分组）、错误分类列表及总体正确分类百分比。

在TE的过程故障诊断中，KPCA（核主成分分析）提供了强大的支持。以下是一个实用的MATLAB程序，能够有效地实施KPCA方法来分析TE过程中的数据，帮助识别潜在的故障。希望这个程序能够为您的工作带来便利。

MATLAB中贝叶斯判别分析的详细实现，包括原理介绍和代码示例。

这是一份多类训练集的线性判别分析源代码，专为铜浮选工况识别而设计，采用matlab语言编写。

留一法交叉验证: 将已知类别样本逐个剔除，利用剩余样本构建判别函数，对被剔除样本进行判别。 错误率计算: 记录所有被错判的样本，分别计算每个类别和整体的错判率。 效果衡量: 根据错判率的大小评估判别分析的效果，错判率越低，判别效果越好。

判别分析是一种统计分析方法，用于根据一组特征值识别不同类型的数据。它涉及使用判别函数来确定数据点属于哪一类。MATLAB提供了对判别分析的全面实现，使其能够轻松应用于各种分类任务。