Python:实现linear discriminant analysis线性判别分析算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-09-26 08:51:10 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 算法 开发语言
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本文详细介绍了如何使用Python编程语言实现线性判别分析（LDA）算法，包括理论基础和完整源码，适用于数据分类和特征选择。

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Python:实现linear discriminant analysis线性判别分析算法

from collections.abc import Callable
from math import log
from os import name, system
from random import gauss, seed
from typing import TypeVar


# Make a training dataset drawn from a gaussian distribution
de
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机器学习强基计划1-4：从协方差的角度详解线性判别分析原理+Python实现
FRIGIDWINTER的博客
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线性判别分析是一种将样本投影到低维空间进行分类的方法，本文从协方差的物理意义出发探索LDA算法的物理意义和算法原理，并给出Python实现
线性判别分析（LDA）在sklearn中的实现与应用
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线性判别分析是一种强大的工具，可以同时用于降维和分类。通过sklearn库的类，我们可以轻松地实现LDA，并将其应用于实际问题中。本文的示例代码提供了一个基本的框架，展示了如何在Python中使用sklearn进行LDA分析。通过本文的学习，读者应该对LDA的理论基础、sklearn中的实现方式以及如何应用LDA进行数据降维和分类有了更深入的理解。希望本文能够帮助读者在机器学习实践中更有效地利用LDA算法。
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Python：线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)手工代码实现
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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..
Linear-Discriminant-Analysis-Using-Python:使用Python和使用KNN分类器进行分类来实现线性判别分析
05-12
使用python的 先决条件 您必须具备以下方面的知识： * Python * Linear Algebra 安装 该项目完全基于python。 因此，计算所需的必要模块是： * Numpy * Sklearm * Matplotlib * Pandas 在Windows平台上安装上述模块所需的命令是： pip install numpy pip install sklearn pip install matplotlib pip install pandas 我们可以通过导入模块来验证模块的安装。 例如： import numpy from sklearn . discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis impor
机器学习 - 研究生课程 - Python代码实现与笔记——Linear Discriminant Analysis（LDA）
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参考的同学的博客： https://blog.csdn.net/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
基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|线性-LDA(Linear Discriminant Analysis)降维算法
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12-15 580
线性- LDA(Linear Discriminant Analysis)降维算法 LDA 是一种可作为特征抽取的技术，其目标是向最大化类间差异，最小化类内差异的方向投影，以利于分类等任务即将不同类的样本有效的分开。LDA 可以提高数据分析过程中的计算效率，对于未能正则化的模型，可以降低维度灾难带来的过拟合。 LDA 降维算法展示 详细内容可参见《数据降维—线性判别分析(LDA)》： ht...
sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis 笔记
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（2018第一篇随笔） 承接上个博客，这次来读sklearn的python代码说明以及源码 /*******************************************************代码说明*************************************************************/ class sklearn.disc...
LDA（线性判别分析）的原理详解及Python代码示例
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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”，即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。 符号解释： ......
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线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法，利用MATLAB实现。附实例原始代码以及结果图
Python实现线性判别分析教程
neweastsun的专栏
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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)....
python 实现linear discriminant analysis线性判别分析算法
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理论讲解需要导入的包# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import csv from matplotlib import pyplot as plt import math导入数据集def read_iris(): from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import
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《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
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