设计python代码，使线性判别分析能较好地用于非线性可分数据

在Python中，标准库中的`sklearn`库并没有直接提供基于核方法的线性判别分析（如Kernel LDA）。不过，你可以使用`sklearn`结合第三方库如`scikit-learn-extra`或自定义代码来实现这个目标。这里是一个简化的例子，展示如何利用`scikit-learn`和`numpy`来构建一个基本的核LDA模型：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理，先标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 定义一个基于核的方法，这里我们使用RBF核
def kernel_lda(X, kernel='rbf', gamma=1.0):
    K = np.zeros((len(X), len(X)))
    for i in range(len(X)):
        for j in range(len(X)):
            if i != j:
                K[i, j] = kernel(X[i], X[j], gamma)
            else:
                K[i, j] = -np.inf  # 正则化常数
    return K

# 使用核矩阵替换原数据，这里只示例了RBF核，gamma值可以根据经验调整
kernel_matrix = kernel_lda(X_scaled, kernel='rbf', gamma=0.1)

# 创建新的LDA对象，并使用核矩阵作为输入
lda_kernel = LDA(solver='lsqr')  # 注意，这里的solver需要支持核矩阵
lda_kernel.fit(kernel_matrix, y)

# 对测试数据进行预测
test_data = ...  # 根据实际情况添加测试数据
test_data_scaled = scaler.transform(test_data)
test_pred = lda_kernel.predict(kernel_lda(test_data_scaled, kernel='rbf', gamma=0.1))

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(y, test_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，这只是个基础示例，实际应用中你可能需要根据数据集的特性调整核函数、核参数、以及解决大样本数据下的内存问题。同时，对于复杂的数据，你可能还需要使用更先进的机器学习工具如TensorFlow或PyTorch来实现深度学习模型。