西瓜数课后习题3.5 线性判别分析

最新推荐文章于 2023-10-18 11:44:51 发布

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习西瓜书线性判别分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41056428/article/details/83091109

本文探讨了使用线性判别分析解决西瓜3.0数据集的问题，提供了数据集的下载链接及参考资料，旨在深化理解机器学习中的线性判别方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def readData(filename):
    """
    读取数据
    :param filename: csv格式数据集
    :return: X:list with shape[N,d],  X1:shape[8,2], X2:shape[9,2]
             y:list with shape[N,],   y1:shape[8,1],  y2:shape[9,1]
    """
    X1, X2, y1, y2 = [], [], [], []
    density, sugar = [], []
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        head_row = next(reader)
        for line in reader:
            if line[9] == '是':
                X1.append([float(line[7]), float(line[8])])
                y1.append([float(line[10])])
                density.append(float(line[7]))
                sugar.append(float(line[8]))
            if line[9] == "否":
                X2.append([float(line[7]), float(line[8])])
                y2.append([float(line[10])])
                density.append(float(line[7]))
                sugar.append(float(line[8]))
    return X1, X2, y1, y2, density