写一个线性判别分析(Linear Discriminant Analysis的python代码

好的，下面是一个简单的线性判别分析的 Python 代码：

import numpy as np

class LinearDiscriminantAnalysis():
    def __init__(self):
        self.w = None
        
    def fit(self, X, y):
        n_features = X.shape[1]
        class_labels = np.unique(y)
        
        mean_overall = np.mean(X, axis=0)
        Sw = np.zeros((n_features, n_features))
        Sb = np.zeros((n_features, n_features))
        
        for c in class_labels:
            X_c = X[y == c]
            mean_c = np.mean(X_c, axis=0)
            Sw += (X_c - mean_c).T.dot(X_c - mean_c)
            
            n_c = X_c.shape[0]
            mean_diff = (mean_c - mean_overall).reshape(n_features, 1)
            Sb += n_c * (mean_diff).dot(mean_diff.T)
            
        self.w = np.linalg.inv(Sw).dot(Sb).dot(mean_diff)
        
    def predict(self, X):
        projection = X.dot(self.w)
        return projection

其中，fit 函数用于训练模型，传入的参数 X 是一个二维的 numpy 数组，表示特征矩阵；y 是一个一维的 numpy 数组，表示每个样本对应的标签。predict 函数用于预测，传入的参数 X 是一个二维的 numpy 数组，表示特征矩阵，返回的是一个一维的 numpy 数组，表示每个样本的预测结果。