libFisher.m

function [W] = libFisher(label_y,data_x,varargin)
%多维多类特征提取Fisher
%本程序依赖libSDR_XXXX(四个)
%y为标签向量，暂时只支持数字
%x为数据矩阵，不论纵横，只要和y对齐即可，本lib会自己翻转来着~
%例如y是行向量，那么每一个x向量都是列向量。
%varargin=[dim,beta,Method]
%dim是分解出的W中的w的数量，各个w之间是正交的，w的范数都是1。
%beta是辅助矩阵的参数ξ
%Method是多类多维时的方法参数，是先单类Fisher以后再做特征值提取还是直接特征值提取（默认）
if nargin > 5
    ReadMe
    error('参数太多了啦 ~，~ ')
elseif nargin == 5 
    dim=round(varargin{1});
    beta=varargin{2};
    Method=varargin{3};%0-EP 1-PP
elseif nargin == 4 
    dim=round(varargin{1});
    beta=varargin{2};
    Method=0;
elseif nargin == 3
    dim=round(varargin{1});
    beta=1;
    Method=0;
else
    dim=1;
    beta=1;
    Method=0;
end
%降维处理
[len,data_dim] = size(data_x);

if data_dim>=len
    disp('数据个数小于维度，进行PCA降维处理');
    [Wpca,data_x] = libSDR_PCA(data_x,[],len-1);
end

classes=length(unique(label_y));
if classes<2
    error('只有一类让伦家怎么分嘛 ~，~ ');
elseif classes==2
    disp('检测到数据有二类，执行二类LDA。')
    if dim==1
        W=libSDR_SCSF(label_y,data_x,beta);
    elseif dim>1
        W=libSDR_SCMF(label_y,data_x,dim,beta);
    else
        error('特征数可要大于1哟~');
    end
else
    disp(['检测到',num2str(classes),'类数据,执行多类分类。'])
    if Method==0
        W=libSDR_MCEP(label_y,data_x,dim,beta);
    elseif Method==1
        W=libSDR_MCPP(label_y,data_x,dim,beta);
    else
        ReadMe
        error('方法只能选择EP(0,默认)和PP(1)哟~');
    end
end
if exist('Wpca','var')
    W = Wpca*W;
end
end