二类分类

判别函数是模式识别中用于分隔不同类别的重要统计技术之一。这种方法基于已知类别的均值和协方差，适用于参数方法。在此情境下，选择了两个不同的类别，以获取它们之间最优决策边界。这些类别包括双变量和单变量情形。这种分类器被称为二类分类器。分类器的简化形式涵盖三种情况：情况1：特征向量在统计上是独立的，协方差矩阵为对角矩阵，样本分布于球形簇中。情况2：特征向量在统计上相关，但两个类别的协方差矩阵相同，样本分布于相等大小的唇形簇中。情况3：最优决策边界为二次形式。若要使用此GUI，请先解压文件夹，并将MATLAB的当前目录设置为该文件夹。然后，在MATLAB命令行中输入判别式，并按ENTER以打开GUI。

SVM 的 MATLAB 实现，真是蛮方便的。两个脚本，一个搞定线性分类，一个非线性分类。数据预、建模、训练、预测、评估，一条龙服务。线性的直接用fitcsvm搞定，非线性的加个高斯核就行，简单粗暴效果还不错。用起来还挺顺滑的，想调参也不麻烦，支持自动调优，连gamma和C都能帮你选。适合想快速上手 SVM 的你，不用从零搭环境，直接上手改参数跑数据就行。

Logistic回归，又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，在数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域有广泛应用。例如，可以用于探索疾病的危险因素，并预测疾病发生的概率。虽然Logistic回归的因变量可以是多分类的，但在实际应用中，二分类的情况更为常见和易于解释。Matlab提供了有效的工具和函数来实现这一模型。

短信内容的 NLP 数据集，挺适合用来练手做分类模型的。公开可用的SMS Spam Collection数据集，消息都带标签，是不是垃圾短信一目了然。你可以直接拿来做二分类，模型跑起来也快。消息内容都是英文，清洗也方便，最基础的文本预都能练到，比如tokenize、stop words这些。适合用朴素贝叶斯、SVM甚至LSTM试一圈。数据量不算大，初学者不会跑崩机器，老手也能快速试模型思路。嗯，还能配合TF-IDF或word2vec做特征提取，挺灵活的。顺带一提，这篇文章了不少类似的开源数据集，想扩展数据源的可以看看。如果你最近正好在练NLP 文本分类，这个数据集还挺合适的，干净、标注清晰，代

随着技术的进步，利用Matlab构建BP神经网络已成为解决二分类问题的有效工具。

MHKS 分类模型的 MATLAB 实现，挺专业的。如果你有分类需求，这个代码资源蛮有用的。模型本身是为了多类数据分类优化的，得还不错。其实，它对于那些需要进行高效分类任务的场景来说，挺适合的。不过，如果你对模型的细节要求比较高，还是得根据实际情况调整一下代码。想了解更多，以下的几个相关代码也都不错：1. MATLAB 离散时间序列递归图分类判别模型代码：[链接](http://www.cpud.net/down/59662.html)2. ELLA 垃圾邮件分类 MATLAB 代码：[链接](http://www.cpud.net/down/17536.html)3. WEKA 分类模型评估

基于决策树、随机森林、支持向量机和k-最近邻等方法，探讨了二元类和多类数据挖掘分类技术，评估了分类器在训练-测试数据集上的准确性、F分数和灵敏度，分析了不同数据划分比例对分类器性能的影响。

此脚本使用哈雷方法计算第一类贝塞尔函数J(n,x)和第二类贝塞尔函数Y(n,x)的k个正零点，其中n为正整数。该例程已经过测试，最高支持k=100和n=100。 脚本流程：1. 设置所需的n和k值。2. 利用哈雷方法求解贝塞尔函数的零点。3. 返回第一类和第二类贝塞尔函数的零点列表，供进一步分析和计算使用。

功能1. kNNeighbors.predict（） 2. kNNeighbors.find()描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签。 2.返回k个最接近的训练实例的索引及其距离。 使用鸢尾花数据集的示例加载fisheriris X =测量值； Y =物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; k = 5；公制= '欧几里得'; mdl = kNNeighbors(k,metric); mdl = mdl.fit(X,Y); Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versi

针对初学者，提供了一个简单的MATLAB程序，用以实现两类分类任务，采用了平分最近法方法。