k-l变换python代码
时间: 2023-08-20 12:33:37 浏览: 66
以下是 k-l 变换的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
def kl_transform(matrix):
# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(matrix.T)
# 计算特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_matrix)
# 对特征向量按照特征值大小进行排序
sorted_index = np.argsort(eig_vals)[::-1]
sorted_eig_vecs = eig_vecs[:, sorted_index]
# 计算变换矩阵
transform_matrix = sorted_eig_vecs.T
# 进行变换
transformed_matrix = np.dot(matrix, transform_matrix)
return transformed_matrix
```
其中,`matrix` 是一个 $n \times m$ 的矩阵,表示有 $n$ 个样本,每个样本有 $m$ 个特征。函数返回的是经过 k-l 变换后的新矩阵,每个样本的特征数不变,但是特征之间的相关性被最大程度地削弱。
相关问题
使用python代码实现图像的K-L变换
以下是使用Python实现图像K-L变换的代码示例:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 读取图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
img.show()
# 将图像转换为numpy数组
img_arr = np.array(img)
# 计算K-L变换矩阵
cov = np.cov(img_arr)
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(cov)
kl_mat = eig_vec.T.dot(img_arr).dot(eig_vec)
# 将K-L变换矩阵转换为图像
kl_img = Image.fromarray(kl_mat.real.astype('uint8'))
kl_img.show()
```
上述代码中,首先使用PIL库读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,将图像转换为numpy数组,并计算其协方差矩阵。接着,使用numpy库计算协方差矩阵的特征值和特征向量,并将其用于计算K-L变换矩阵。最后,将K-L变换矩阵转换为图像,并使用PIL库显示出来。
用python实现以下功能1.导入鸢尾花数据集; 2.利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据; 3.利用K-L变换得到的2维特征数据进行贝叶斯决策(或朴素贝叶斯决策,或k-近邻),比较利用新特征与原特征的正确率。
好的,以下是用Python实现这个功能的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 导入鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据
cov_mat = np.cov(X.T)
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)
eig_pairs = [(np.abs(eig_vals[i]), eig_vecs[:, i]) for i in range(len(eig_vals))]
eig_pairs.sort(reverse=True)
matrix_w = np.hstack((eig_pairs[0][1].reshape(4, 1), eig_pairs[1][1].reshape(4, 1)))
X_new = X.dot(matrix_w)
# 利用K-L变换得到的2维特征数据进行贝叶斯决策(或朴素贝叶斯决策,或k-近邻)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
X_train_new, X_test_new, y_train_new, y_test_new = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用原特征进行贝叶斯决策
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred = gnb.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("使用原特征进行贝叶斯决策的正确率为:", acc)
# 使用新特征进行贝叶斯决策
gnb_new = GaussianNB()
gnb_new.fit(X_train_new, y_train_new)
y_pred_new = gnb_new.predict(X_test_new)
acc_new = accuracy_score(y_test_new, y_pred_new)
print("使用新特征进行贝叶斯决策的正确率为:", acc_new)
# 使用新特征进行k-近邻决策
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train_new, y_train_new)
y_pred_knn = knn.predict(X_test_new)
acc_knn = accuracy_score(y_test_new, y_pred_knn)
print("使用新特征进行k-近邻决策的正确率为:", acc_knn)
```
这段代码首先导入鸢尾花数据集,然后利用K-L变换将4维特征数据转换为2维特征数据,然后分别使用原特征和新特征进行贝叶斯决策和k-近邻决策,并比较正确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.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)