Kemahiran analisis diskriminasi linear LDA dalam Python

LDA (Analisis Diskriminasi Linear) ialah kaedah analisis diskriminasi linear klasik Tujuan utamanya ialah untuk menayangkan data asal ke dalam ruang berdimensi rendah dan memaksimumkan jarak antara kelas dan meminimumkan jarak antara kelas. Dalam Python, kita boleh memanfaatkan pakej Scikit-learn untuk melaksanakan helah LDA.

Teknik LDA boleh digunakan untuk banyak masalah praktikal, seperti klasifikasi imej, pengecaman muka, klasifikasi teks, dsb. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan secara ringkas prinsip LDA dan langkah-langkah untuk menggunakannya untuk pengelasan dalam Python.

1. Prinsip LDA

Matlamat LDA adalah untuk memaksimumkan jarak antara setiap kategori sambil meminimumkan jarak dalam setiap kategori. Dalam masalah klasifikasi, kami ingin mencari perwakilan dimensi rendah yang memaksimumkan jarak antara data dalam kategori yang berbeza dan meminimumkan jarak antara data dalam kategori yang sama.

Menggunakan teknik LDA untuk mencapai matlamat ini, kita perlu mengikuti langkah berikut:

• Kira vektor min untuk setiap kategori.
• Mengira matriks diskret, termasuk matriks serakan dalam kategori dan antara kategori.
• Kira matriks penyebaran bersama set data.
• Kira vektor unjuran dan unjurkan data.

Ringkasnya, matlamat teknik LDA adalah untuk mencari matriks unjuran yang memetakan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah dan mengekalkan jarak antara kategori dan jarak antara kategori.

2. Menggunakan LDA untuk pengelasan dalam Python

Dalam Python, kita boleh menggunakan teknik LDA untuk pengelasan melalui pakej Scikit-learn.

Pertama, kita perlu mengimport modul:

dari sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

Kemudian, kita perlu menyediakan data latihan. Katakan kita mempunyai masalah klasifikasi imej, kita boleh menggunakan kod berikut untuk memuatkan data latihan:

daripada sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces

data = fetch_olivetti_faces().data

targets = fetch_olivetti_faces().target

Seterusnya, kita boleh menggunakan kod berikut untuk membahagikan data kepada set latihan dan ujian:

daripada sklearn.model_selection import train_test_split

X_train , =2)

X_train_lda = lda.fit_transform(X_train, y_train)

Akhir sekali, kita boleh menggunakan kod berikut untuk melatih pengelas dan membuat ramalan pada data ujian:

dari sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier()

knn.fit(X_train_lda, y_train)

ketepatan = knn.skor(X_test_lda, y_test)

print("Ketepatan:", ketepatan)

Dalam model ringkas ini, kami menggunakan pengelas KNN untuk pengelasan, dan A kadar ketepatan yang agak tinggi diperolehi pada data ujian.

Ringkasan

Teknik LDA ialah kaedah analisis diskriminasi linear yang berkuasa yang boleh digunakan untuk banyak masalah praktikal. Dalam Python, kita boleh melaksanakan helah LDA melalui pakej Scikit-learn dan menggunakannya dalam masalah klasifikasi. Sama ada anda melakukan pengelasan imej, pengecaman muka, pengelasan teks, dsb., teknik LDA boleh membantu anda memperoleh hasil pengelasan yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran analisis diskriminasi linear LDA dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!