说明：费舍尔判别法，主要用来分类，在学习中有很重要的意义

说明：MATLAB实现Fisher线性分类实验，未调用现有函数。

说明：Kernel Fisher Discriminants

说明：基于matlab的Fisher判别法的编写和实现

说明：Fisher分类函数 对应《模式识别与智能计算的matlab实现》中的例2.4

说明：用Fisher算法对学生数据集进行分类，对每个部分都有很好的说明，对画图也有详细说明

说明：PCA and fisher methods to detect and discriminate faces

说明：很经典的fisher分类算法，可以用于对信号进行分类，非常好用！

说明：模式识别中的fisher线性判别器。适合于初学者。包括matlab源代码和相关测试数据。

说明：实现PCA和KPCA，LDA，fisher对故障的诊断，有很好的效果。

说明：基于Fisher的最优分割法的Matlab程序

说明：用Matlab语言编写的实现fisher准则，可以很方便的验证fisher准则

说明：在matlab平台中用fisher方法对手写的数字进行分类

说明：Fisher线性判别验证程序，以简单二分类为例说明的

说明：采用Fisher线性判别法对两类样本进行分类的的程序

说明：fisher判别，输入两类样本，根据类间相似度和类内相似度矩阵求解权值w和偏值b

说明：Fisher判别的基本思想是将k$个总体的所有$维空间的样本点投影到一维空间上，使投影后组与组之间尽可能的分开，然后利用方差分析的方法推出判别函数。为了简单起见，通常利用线性的判别函数。

说明：基于FIsher线性判别的两类模式分类器

说明：iris fisher classifier

说明：fisher算法实现，其中有具体的例子，但由于数据过少，所以计算出来的结果又偏差。

说明：人工鱼群算法，在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食!聚群及追尾行为,从而实现寻优，以下是鱼的几种典型行为:(1)觅食行为:一般情况下鱼在水中随机地自由游动,当发现食物时,则会向食物逐渐增多的方向快速游去。(2)聚群行为:鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群，鱼聚群时所遵守的规则有三条:分隔规则:尽量避免与临近伙伴过于拥挤 对准规则:尽量与临近伙伴的平均方向一致 内聚规则:尽量朝临近伙伴的中心移动。(3)追尾行为:当鱼群中的一条或几条鱼发现食物时,其临近的伙伴会尾随其快速到达食物点。特点：1)具有较快的收敛速度,可以用于解决有实时性要求的问题 2)对于一些精度要求不高的场合,可以用它快速的得到一个可行解 3)不需要问题的严格机理模型,甚至不需要问题的精确描述,这使得它的应用范围得以延伸.停止条件1) 判断连续多次所得的均方差小于语允许的误差2）判断某个区域的人工鱼群的数目达到某个比率3）联系多次所获取的值均不能超过已寻找的极值。

说明：FISHER信息矩阵用matlab编写的源程序。

说明：用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与在测试集上得到的错误率进行比较。

说明：用FISHER算法和基于核的FISHER算法实现样品的分类

说明：Fisher线性判别函数是研究线性判别函数中最有影响的方法之一。

说明：fisher辨别分析方法的修改版，这是我们做掌纹识别的的时候自己修改后的程序，仅供参考哦完整源代码，已通过测试。

说明：利用fisher线性判别准则对数组进行分类的示例

说明：fisher discriminant analysis 特征选取

说明：基于fisher的人脸识别matlab仿真程序

说明：最新的费歇判别程序 非常好用 大家可以试试效果不错