使用开源的python库 scikit learn,实现特征降维:PCA和 LDA:缺失值处理:全局均值，局部均值，k近邻，数据规范化:最小-最大规范化，Z-分数规范化(Z-score aormali

在Python中使用scikit-learn库进行数据分析和预处理时，可以采用以下步骤来实现特征降维、处理缺失值以及数据规范化：

1. **特征降维** - PCA (主成分分析):

   from sklearn.decomposition import PCA
   pca = PCA(n_components=新维度数)
   X_pca = pca.fit_transform(X)  # X 是原始数据

2. **LDA (线性判别分析)**:

   from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
   lda = LinearDiscriminantAnalysis()
   X_lda = lda.fit_transform(X, y)  # y 是目标变量

3. **处理缺失值**:
- **全局均值填充**:

     X.fillna(X.mean(), inplace=True)  # 对于数值型数据

- **局部均值填充**:

     from sklearn.impute import KNNImputer
     imp = KNNImputer(n_neighbors=n)  # n是你想要的邻居数
     X_filled = imp.fit_transform(X)

- **K近邻填充**:
类似于局部均值填充，但使用KNN找到每个缺失值最近的邻居值。

4. **数据规范化**:
- **最小-最大规范化 (MinMax Scaling)**:

     from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
     scaler = MinMaxScaler()
     X_scaled = scaler.fit_transform(X)

- **Z-分数规范化 (StandardScaler or Z-score normalization)**:

     from sklearn.preprocessing import StandardScaler
     scaler = StandardScaler()
     X_zscored = scaler.fit_transform(X)