机器学习Python实现LDA模型用于多分类任务

【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
**

机器学习

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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

参考

LDA算法流程:

1.读取数据集

 #1.读取数据集

    
     iris = load_iris()
    
     X = iris.data
    
     y = iris.target

注意：读取到的X,y均为矩阵类型

 >>> type(X)

    
 <class 'numpy.ndarray'>

2.进行LDA特征提取