线性判别分析matlab代码实现

%%用LDA将数据降维
% 输入参数
% data：m*n的原始数据，m为样本个数，n为维数
% N：各个类别的样本总数，与data中的数据对应
% reduced_dim：新的数据维数
% 输出参数
% reduced_data：经过LDA处理后的m*reduced_dim的新数据
% 示例
% data=[2.95 6.63; 2.53 7.79; 3.57 5.65;3.16 5.47;2.58 4.46; 2.16 6.22; 3.27 3.52];
% N=[4 3];
function reduced_data=LDA（dataNreduced_dim）
C=length（N）;
dim=size（data‘1）;

% 计算每类样本在data中的起始、终止行数
pos=zeros（C2）;
for i=1:C
    START=1;
    if i>1
        START=START+sum（N（1:i-1））;
    end
    END=sum（N（1:i））;
    pos（i:）=[START END];
end

% 每类样本均值
UI=[];
for i=1:C
    if pos（i1）==pos（i2）
        % pos（i1）==pos（i2）时，mean函数不能工作
        U