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资源说明：标题中的“21ic下载_经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集.rar”表明这是一个关于使用MATLAB实现线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）的资源包，其中可能包含了LDA算法的源代码以及用于测试或演示的数据集。描述中的内容与标题相呼应，进一步确认了这个压缩包包含的是LDA的MATLAB实现和相关数据。
LDA是一种统计方法，常用于特征降维和分类问题。在机器学习和模式识别领域，它通过最大化类间距离和最小化类内距离来寻找投影方向，使得投影后的样本点在新空间中的分类性能最佳。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，非常适合进行这种数据分析和算法实现。
MATLAB LDA的实现通常涉及以下步骤：
1. 数据预处理：对输入数据进行归一化或标准化，确保各特征在同一尺度上。
2. 计算均值向量：分别计算每个类别样本的均值向量。
3. 计算协方差矩阵：对于所有样本，计算总体协方差矩阵，或者分别计算每个类别的协方差矩阵。
4. 解决对角主导问题：找到投影向量，使得投影后的类间散度最大，类内散度最小。这可以通过求解eigenvalue problem来完成，即解总体协方差矩阵加上类内协方差矩阵的逆的eigenvectors。
5. 特征降维：选取具有最大判别能力的前k个特征向量，构成降维后的特征空间。
6. 应用LDA模型：将新的未标注数据投影到这个低维空间，并根据预设的分类规则进行分类。
压缩包中的www.pudn.com.txt可能是一个说明文档或者链接来源的记录；CORK_STOPPERS.xls可能是数据集的一部分，以Excel表格格式存储，包含了样本数据，例如各类别的特征值；而lda.m则是MATLAB代码文件，实现了LDA算法的具体过程。
了解如何使用MATLAB实现LDA可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。通过阅读和运行这些代码，我们可以深入理解LDA的工作原理，以及如何在实际问题中调整参数和处理数据，从而提高模型的预测性能。此外，这个资源包还为初学者提供了一个很好的学习实例，通过实践加深理论知识的理解。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
