线性判别分析LDA的python代码实现
时间: 2023-10-06 17:07:38 浏览: 180
以下是使用Python实现LDA的一个示例代码:
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 10)
# 根据类别生成标签
y = np.repeat([0, 1], 50)
# 使用sklearn库中的LDA进行分类
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=1)
lda.fit(X, y)
X_lda = lda.transform(X)
# 输出分类结果
print(X_lda)
相关问题
对具有实际意义的数据集进行线性判别分析LDA的python代码实现
这里是一个简单的Python实现线性判别分析LDA的代码示例:
```python
import numpy as np
class LDA:
def __init__(self):
self.mean_1 = None
self.mean_2 = None
self.covariance_1 = None
self.covariance_2 = None
def fit(self, X, y):
X_1 = X[y == 0]
X_2 = X[y == 1]
self.mean_1 = np.mean(X_1, axis=0)
self.mean_2 = np.mean(X_2, axis=0)
self.covariance_1 = np.cov(X_1.T)
self.covariance_2 = np.cov(X_2.T)
# calculate the within-class scatter matrix
Sw = self.covariance_1 + self.covariance_2
# calculate the between-class scatter matrix
Sb = np.outer((self.mean_1 - self.mean_2), (self.mean_1 - self.mean_2))
# calculate the eigenvalues and eigenvectors of (Sw^-1)*Sb
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(np.linalg.inv(Sw).dot(Sb))
# sort the eigenvalues in descending order
idx = eig_vals.argsort()[::-1]
eig_vals = eig_vals[idx]
eig_vecs = eig_vecs[:, idx]
# select the first eigenvector as the projection axis
self.w = eig_vecs[:, 0]
def predict(self, X):
return np.dot(X, self.w)
```
这个类包含了`fit`和`predict`方法。在`fit`方法中,我们首先将数据集划分成两个类别,并计算每个类别的均值和协方差矩阵。然后,我们计算类内散布矩阵和类间散布矩阵,并使用它们计算(LDA)的投影向量。在`predict`方法中,我们通过将数据集投影到投影向量上来预测类别。
请注意,这是一个相对简单的实现,可能不适用于所有情况。在实际应用中,可能需要更复杂的实现来处理更大的数据集或更高的维数。
线性判别分析降维python代码示例
以下是使用Python实现LDA降维的代码示例:
```python
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 假设X为高维数据,y为对应的标签
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X, y) # 将X降到2维
```
以上代码使用了scikit-learn库中的LinearDiscriminantAnalysis类来实现LDA降维。其中,n_components参数指定了降维后的维度数,fit_transform()方法将高维数据X和对应的标签y作为输入,返回降维后的数据X_lda。
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