Compétences en analyse discriminante linéaire LDA en Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) est une méthode d'analyse discriminante linéaire classique. Son objectif principal est de projeter les données originales dans un espace de faible dimension et de maximiser la distance inter-classe et de minimiser la distance intra-classe. En Python, nous pouvons exploiter le package Scikit-learn pour implémenter l'astuce LDA.

Les techniques LDA peuvent être appliquées à de nombreux problèmes pratiques, tels que la classification d'images, la reconnaissance faciale, la classification de textes, etc. Dans cet article, nous présenterons brièvement les principes de LDA et les étapes pour l'utiliser pour la classification en Python. Le but de LDA est de maximiser la distance entre chaque catégorie tout en minimisant la distance au sein de chaque catégorie. Dans les problèmes de classification, nous souhaitons trouver une représentation de faible dimension qui maximise la distance entre les données de différentes catégories et minimise la distance entre les données d'une même catégorie.

En utilisant les techniques LDA pour atteindre cet objectif, nous devons suivre les étapes suivantes :

Calculer le vecteur moyen pour chaque catégorie.

Calcule des matrices discrètes, y compris des matrices de dispersion intra-catégorie et inter-catégories.

Calculez la matrice de dispersion commune de l'ensemble de données.

• Calculez le vecteur de projection et projetez les données.
• En bref, le but de la technique LDA est de trouver une matrice de projection qui mappe les données de haute dimension dans un espace de basse dimension et préserve les distances inter-catégories et intra-catégories .
• Utilisation de LDA pour la classification en Python

En Python, nous pouvons utiliser les techniques LDA pour la classification via le package Scikit-learn.

Tout d'abord, nous devons importer le module :
2. from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

Ensuite, nous devons préparer les données d'entraînement. Supposons que nous ayons un problème de classification d'images, nous pouvons utiliser le code suivant pour charger les données d'entraînement :

from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces

data = fetch_olivetti_faces().data# 🎜🎜 #

targets = fetch_olivetti_faces().target

Ensuite, nous pouvons utiliser le code suivant pour diviser les données en ensembles d'entraînement et de test :

from sklearn . model_selection import train_test_split

X_train, Dans l'espace :

lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)

X_train_lda = lda.fit_transform(X_train, y_train )

Enfin, nous pouvons utiliser le code suivant pour entraîner le classificateur et faire des prédictions sur les données de test :

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier()

knn. fit(X_train_lda, y_train)

"Précision :", précision)

Dans ce modèle simple, nous avons utilisé le classificateur KNN pour la classification et a obtenu une précision assez élevée sur les données de test.

Summary

La technique LDA est une puissante méthode d'analyse discriminante linéaire qui peut être appliquée à de nombreux problèmes pratiques. En Python, nous pouvons implémenter l'astuce LDA via le package Scikit-learn et l'utiliser dans des problèmes de classification. Que vous effectuiez une classification d'images, une reconnaissance faciale, une classification de texte, etc., les techniques LDA peuvent vous aider à obtenir de meilleurs résultats de classification.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!