線性判別分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一種經典的統計方法，常用于特征降維和分類問題。在機器學習領域，

一、LDA基本原理

LDA的目標是尋找一個投影空間，使得類間距離最大化，同時保持類內距離最小化。在這個新空間中，不同類別的樣本能夠得到更好的分離。LDA假設樣本服從多變量正態分布，并且各類別的協方差矩陣相同。通過解決特定的優化問題，我們可以找到最優的投影向量。

二、MATLAB實現LDA

在MATLAB中實現LDA，主要步驟包括數據預處理、模型訓練和預測：

1. 數據預處理：通常需要對數據進行中心化，即將每個特征減去其均值，使其在零均值下分布。這可以通過zscore函數實現。

2. 計算協方差矩陣：使用cov函數計算總體協方差矩陣或類內協方差矩陣。

3. 求解特征值和特征向量：通過對總體協方差矩陣進行奇異值分解（SVD），找到最大特征值對應的特征向量。這些特征向量將作為投影方向。

4. 投影數據：使用投影向量將原始數據投射到新的低維空間，可以使用mvnpdf函數計算新坐標下的概率密度。

5. 訓練與預測：在低維空間中，可以構建分類器進行訓練，如使用邏輯回歸或支持向量機。然后用該模型對新數據進行預測。

基于Matlab實現LDA算法程序（源碼）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/90949045