English
资源说明：简要介绍了Bayes判别分析模型的特点及存在的问题，概括了独立成分分析（ICA）的特点及发展现状，提出了基于ICA与Bayes的判别分析模型——IBD模型。该模型首先利用ICA的方法将相关性数据指标转换为互相独立的数据指标，并通过卡尔曼滤波方式滤去高频数据，有效地去除了噪声，最后利用Bayes方法对转换的数据进行判别分析。实验结果表明，当数据之间存在相关关系时，IBD模型的判别分析效果要优于Bayes与Fisher判别分析模型。
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。
