广一线性判别GDA

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第6章第1,2节判别分析的概念和线性判别。主要介绍判别分析概念和Fisher线性判别,以及算例。

Fisher算法python实现含训练集和测试集，Fisher算法也叫Fisher判别分析，或线性判别分析（LDA）

线性判别函数，模式识别的

提出一种非线性分类方法--基于非线性映射的Fisher判别分析(NM-PDA).首先提取基向量;然后采用Nystrom方法,以基向量为训练样本,将形式未知的非线性映射近似表达为已知形式的非线性映射,这

很实用，是哈工大 曲彦斌老师的 经典之作

广工试卷，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

重要的是根据给定的天线长度和机翼长度来识别样本是 Af 还是 Apf。生物学家们区分了两种蠕虫，Af 和 Apf。 l. 格罗纳和 W。 w. 根据天线长度和机翼长度 (1981)，如表数据所示。尝试

本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集。 目录线性判别分析代码实现缺少一组数据的问题已解决!代码已更新! 线性判别分析 线性判别分析(Linear

可实现基于核函数的GDA算法，通过一个iris数据集实现分类演示。

算法工具实现加密解密功能，实现了如下算法：Hash算法:md2md4md5shasha1sha224sha256sha384sha512对称加密：desidearc2rc4rc4-40rc2-4