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【机器学习】python实现LDA多类问题
1.读取数据集
2.进行LDA特征提取
2.1 将样本分类
2.2 求类内散度矩阵
2.3求类间散度矩阵
2.4 计算Sw-1*Sb的特征值和特征矩阵
2.5 特征值排序,提取前k个特征向量
关于LDA的原理已经在之前讲过了,详情可戳:【机器学习】LDA线性判别分析
本节主要用python实现LDA推广到多类的问题。
【注意】本文的运行环境是windows+Pycharm+python3.6。
【参考】线性判别分析(LDA)和python实现(多分类问题)https://blog.csdn.net/z962013489/article/details/79918758
LDA算法流程:
1.读取数据集
- #1.读取数据集
- iris = load_iris()
- X = iris.data
- y = ir
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