scikit-learn线性判别实践 - 随机生成数的降维

最新推荐文章于 2024-08-20 16:39:31 发布

枫筠_

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文章标签：机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44291265/article/details/115450675

该博客介绍了如何利用scikit-learn库中的LinearDiscriminantAnalysis（LDA）进行数据降维。通过设置n_components参数，将数据降至指定维度。示例代码展示了如何训练LDA模型并应用到数据上，实现降维操作。

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scikit-learn线性判别实践 - 随机生成数的降维

任务描述

利用 sklearn 构建 LDA 对数据进行降维。

相关知识

LinearDiscriminantAnalysis
在降维时，LinearDiscriminantAnalysis 的构造函数中有一个常用的参数可以设置：

n_components：即我们进行 LDA 降维时降到的维数。在降维时需要输入这个参数。需要注意的是，n_components 值的范围是 1 到类别数-1 之间的值。
LinearDiscriminantAnalysis 类中的 fit 函数用于训练模型，fit 函数有两个向量输入：
X ：大小为**[样本数量,特征数量]**的 ndarray，存放训练样本；
Y ：值为整型，大小为**[样本数量]**的 ndarray，存放训练样本的标签值。

LinearDiscriminantAnalysis 类中的 transform 函数用于降维，返回降维后的数据，transform 函数有一个向量输入：
X ：大小为**[样本数量,特征数量]**的 ndarray，存放需降维的样本。

LinearDiscriminantAnalysis 的使用代码如下：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

def lda(x,y):
    '''
    input:x(ndarray):待处理数据
          y(ndarray):待处理数据标签
    output:x_new(ndarray):降维后数据
    '''
    #********* Begin *********#
    lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
    lda.fit(x,y)
    x_new = lda.transform(x)
    #********* End *********#
   return x_new