说明：计算特征的fisher得分，用于特征筛选。

Fisher-Score feature-selection Fisher-得分 fisher-特征 特征得分

说明：运用fisher方法进行pca降维和Lda特征提取的人耳识别。

fisher提取特征 pca-ear fisher-特征 Fisher特征 feature-reduction

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的fisher鉴别分析（FLDA）matlab代码实现。

LDA降维 fisher-降维 Fisher特征 LDA降维代码 fisher特征融合

说明：机器学习算法， 使用Fisher score进行特征选择。

机器学习算法 Fisher-score

说明：基于局部Fisher准则的非线性核Fisher辨别分析，应用于有监督的特征提取与高维数据的有效降维。

fisher提取特征 fisher-降维 核Fisher 非线性降维 Fisher准则

说明：pca，用在人脸特征识别中，fisher线性判别kpca，dwt2

人脸识别 fisher-人脸识别 KPCA识别人脸ORL KPCA orl-kpca

说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。

pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维

说明：小波分解变换，时频分析，可用于信号处理，信号特征提取。

小波-特征提取 时频分析 matlab小波分解时频分析 小波时频分析 小波变换

说明：matlab实现一些基础的模式识别工作，如贝叶斯分类，聚类算法，bp神经网络

matlab 模式识别-代码 贝叶斯分类 ratheragy pattern-recognition