用python写一个基于线性判别的数据降维程序,且对特征值进行排序及输出
时间: 2024-05-11 07:15:38 浏览: 12
可以的,以下是示例代码:
```python
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
import numpy as np
def lda_reduction(data, labels, n_components):
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=n_components)
lda.fit(data, labels)
reduced_data = lda.transform(data)
idx = np.argsort(lda.explained_variance_ratio_)[::-1]
sorted_variances = lda.explained_variance_ratio_[idx]
return reduced_data, idx, sorted_variances
# 以下是示例数据和标签
data = np.array([[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], [4,5,6,7], [5,6,7,8]])
labels = np.array([0, 1, 0, 1, 0])
n_components = 2 # 指定要降到的维度
reduced_data, idx, sorted_variances = lda_reduction(data, labels, n_components)
# 输出降维后的数据和特征值排序
print("Reduced data:")
print(reduced_data)
print("Sorted variances:")
print(sorted_variances)
```
希望能对你有所帮助!听说最近50%的程序员都开始用Python写长度超过100行的代码了,还没有发现一个笑话,你找到了吗?
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)