使用Python进行线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）进行降维

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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文章标签： python 开发语言 Python
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本文介绍了如何使用Python实现线性判别分析（LDA）算法进行降维，通过示例展示了LDA如何将二维数据降低到一维，同时保持类别信息的可分性，并探讨了特征权重在区分类别中的作用。

使用Python进行线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）进行降维

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种常用的降维技术，它能够在保持类别信息可分性的同时，将高维数据降低到较低的维度。在本文中，我们将使用Python实现LDA算法，并展示如何使用它进行降维。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy、matplotlib和sklearn：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

接下来，我们将创建一个示例数据集，其中包含两个类别的样本。为了简单起见，我们使用二维数据，并分别生成两个高斯分布的样本：


                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

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线性判别分析及其相关算法 Python

				
			

			

				

					2301_78484069的博客
				

				

					09-07
					
					258
					
				

			

		

		

			
				
在本篇文章中，我们将使用Python来实现线性判别分析算法，并进行一些示例演示。在本文中，我们使用Python实现了线性判别分析算法，并进行了示例演示。接下来，我们可以创建一些示例数据来演示线性判别分析算法的使用。现在我们已经生成了两个类别的数据，每个类别有两个特征。我们可以创建一些新的数据点，并使用。类，我们可以轻松地执行线性判别分析，并将其应用于分类、降维和可视化数据等任务。以上代码将显示降维后的数据点分布情况，其中每个类别用不同的颜色表示。生成的图表将显示两个类别的数据点，每个类别用不同的颜色表示。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
机器学习——线性判别分析原理及python代码实现

				
			

			

				

					LCW
				

				

					03-08
					
					8571
					
				

			

		

		

			
				
《机器学习：公式推导与代码实践》鲁伟著读书笔记。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性分类方法，其基本思想是将数据投影到低维空间，使得同类数据尽可能接近，异类数据尽可能疏远，所以线性判别分析也是一种监督降维算法。
LDA公式推导
线性判别分析的基本思想是将数据集投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能接近，不同类样本的投影点尽可能疏远。按此原理训练完成之后，将新样本投影到该直线上，根据投影点的位置来确定新样本点的类别。以二维变量为例，“+”表示正

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Python实现线性判别分析教程

				
			

			

				

					neweastsun的专栏
				

				

					08-29
					
					3253
					
				

			

		

		

			
				
Dk​(x)=x∗(μk​/σ2)–(μk2​/2σ2)+log(πk​)当有一组预测变量需要被分为两个类，一般使用逻辑回归模型。举例，使用信用分和平均存款余额预测贷款是否违约。但当预测变量有多种可能时，则一般会使用线性判别分析（linear discriminant analysis, 简称 LDA)....

			
		

	





	

		

			

				
					
使用python实现LDA线性判别分析

				
			

			

				

					qq_51544319的博客
				

				

					04-02
					
					4321
					
				

			

		

		

			
				
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算每个类别的均值向量。2.计算类内散度矩阵（Within-class scatter matrix）。类内散度矩阵是各类别中所有样本与各自均值向量之差的协方差矩阵之和。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
线性判别分析LDA（Linear Discriminant Analysis）

				
			

			

				

					qrlhl的博客
				

				

					09-21
					
					5103
					
				

			

		

		

			
				
1、简介大家熟知的PCA算法是一种无监督的降维算法，其在工作过程中没有将类别标签考虑进去。当我们想在对原始数据降维后的一些最佳特征（与类标签关系最密切的，即与yy相关），这个时候，基于Fisher准则的线性判别分析LDA就能派上用场了。注意，LDA是一种有监督的算法。本文参考“JerryLead”的文章线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（一）及线性判别分析（Li

			
		

	





	

		

			

				
					
线性判别分析 Linear Discriminant Analysis | LDA

				
			

			

				

					JasonH2021的博客
				

				

					06-03
					
					8458
					
				

			

		

		

			
				
本文主要简单介绍了线性判别分析的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。

			
		

	





	

		

			

				
					
python 实现linear discriminant analysis线性判别分析算法

				
			

			

				

					luthane的博客
				

				

					09-26
					
					1004
					
				

			

		

		

			
				
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种用于降维和分类的监督学习算法。它通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最佳投影方向，使得不同类别的数据在新的空间中尽可能分开，同一类别的数据尽可能靠近。LDA的基本思想LDA的基本思想是将多维数据映射到低维空间，同时保留数据之间的类别差异。具体来说，LDA通过计算类内散度矩阵（描述同一类别内部数据的分布情况）和类间散度矩阵（描述不同类别之间的差异），然后求解这两个矩阵的广义特征值问题，找到最佳的投影方向。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python：线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)手工代码实现

				
			

			

				

					DeniuHe的博客
				

				

					03-12
					
					1892
					
				

			

		

		

			
				
LDA线性判别分析

实现有监督降维，代码将iris数据降到2维


"""
Auther:Deniu He
Date:2021-03-12
"""
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt

class LDA():
    def __init__(self,X,y):
        self.X = X
        self.y = y
        s..

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习实战-64:线性判别分析降维算法(Linear Discriminant Analysis)

				
			

			

				

					智能多媒体
				

				

					10-03
					
					3564
					
				

			

		

		

			
				
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis-LDA)是一种监督学习的降维技术, 即他要求训练数据是有标签信息的数据集。主成因分析(Principal Component Analysis-PCA)是一种无监督学习的降维技术。线性判别分析(Linear Discriminant Analysis-LDA)的核心思想是：投影后类内方差最小，类间方差最大。LDA要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习 - 研究生课程 - Python代码实现与笔记——Linear Discriminant Analysis（LDA）

				
			

			

				

					Alexin优快云的博客
				

				

					04-27
					
					1792
					
				

			

		

		

			
				
参考的同学的博客：

https://blog.youkuaiyun.com/Willen_/article/details/89288218

心得感悟：

同学实现的时候画出来的图有些不对劲，即样本点在LDA线上的垂点位置不对，其实他应该买个正方形的显示器

			
		

	





	

		

			

				
					
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现

					
热门推荐

				
			

			

				

					小鹅鹅的博客
				

				

					12-09
					
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综述线性判别分析 (LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新

			
		

	





	

		

			

				
					
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品

				
			

			

				

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如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。

			
		

	





	

		

			

				
					
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）

				
			

			

				

					HIT_Weston的博客
				

				

					12-04
					
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本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git

			
		

	





	

		

			

				
					
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

				
			

			

				

					minhuan的专栏
				

				

					12-03
					
					1113
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

			
		

	





	

		

			

				
					
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)

					
最新发布

				
			

			

				

					Dxxyyyy的博客
				

				

					12-05
					
					553
					
				

			

		

		

			
				
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原

				
			

			

				

					w987333120的博客
				

				

					12-03
					
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。

			
		

	





	

		

			

				
					
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

				
			

			

				

					w987333120的博客
				

				

					12-01
					
					392
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用 DeepSeek 提升工作效率

				
			

			

				

					Deng872347348的博客
				

				

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					660
					
				

			

		

		

			
				
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

			
		

	





	

		

			

				
					
python中快速更新ini文件之方法~

				
			

			

				

					英布之剑的优快云 Blog
				

				

					12-02
					
					180
					
				

			

		

		

			
				
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。

			
		

	





	

		

			

				
					
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）如何确定降维的维度

				
			

			

				

					08-03
				

			

		

		

			
				
首先，用户的问题是：“我想了解线性判别分析（LDA）如何确定降维后的维度 请问线性判别分析 LDA 如何选择降维后的特征维度”。这是在问LDA降维时如何选择降维后的维度。  我需要基于系统级指令来构建回答： - 所有...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
             | 博主筛选后可见
          

          

             
          

          

            

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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