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雷达卡
MATLAB
实现基于
LDA-SVM
线性判别分析（
LDA）结合支持向量机（
SVM）进行多特征分类预测的详细项目实例
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面向结构化与非结构化融合场景，工业质检、医学诊断、金融风控等任务往往同时拥有多模态或多工艺来源的多维特征，单一分类器在类间可分性不足、样本量分布不均衡、噪声与冗余并存的现实条件下，容易出现边界不稳定、可解释性不足与泛化性能下降的问题。线性判别分析（LDA）通过最大化类间散度与最小化类内散度来寻找判别子空间，能够在低维空间中增强可分性与可解释性；支持向量机（SVM）以最大间隔原理与核技巧见长，适合处理中小规模高维特征并对少量异常值具有鲁棒性。两者结合的思路是先用LDA完成以监督方式的降维与去冗余，使得判别信息在紧凑表征中被强化，再将压缩后的特征输入SVM，依托核函数在间隔最大化的框架中学习稳健边界，从而兼顾特征抽取、维度压缩与判别建模。与仅用PCA降维相比，LDA在目标函数上显式关注类别结构；与端到端深度网络相比，LDA+SVM在样本规模有限或可解释性 ...
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