如何执行LDA考虑交叉验证(k-fold)

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习NimXπ 2017年9月26日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/358340-how-to-perform-lda-with-considering-cross-validation-k-fold

我想LDA(费舍尔)矩阵和使用它作为一个特性变换(降维)在我的代码。所以我使用Matlab的交叉验证方法(CVP) k-fold交叉验证)。

我发现一个函数在文件交换,但他们只是简单地做这项工作 Dwinell的 , Yarpiz的但是我需要使用matlab工具箱是符合我的本量利模型但不能使用相同的技术和matlab内置函数(fitcdiscr)。fitcdiscr似乎LDA和QDA只是歧视和我找不到如何用它来降维变换(特性)。

这是我的测试脚本使用这三个实现:

                         清晰的所有
                        
                         负载fisheriris.mat
                        
                         标签= convertCat2Ind(物种)
                        
                         (周,fMat1λ)= LDA_Kalami(量、标签);
                        
                         % fMat1(: 1:3)是一种新的投影特征矩阵
                        
                         wd = lda_dwinnell(量、标签);
                        
                         fMat2DW =[(大小(量,1),1),量]* wd。”;
                        
                         % fMat2DW(: 1:3)投影特性矩阵
                        
                         Mdl = fitcdiscr(量、种类);
                        
                         %相同的投影矩阵是什么?
                        
                         % Mdl。X是原量,
                        
                         % * Mdl量。σ不是