用python写一个mds降维的代码
时间: 2023-12-17 07:49:56 浏览: 141
PCA降维,python代码
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好的,以下是用Python实现MDS降维的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
def mds(X, n_components):
"""
:param X: 数据集矩阵,每行为一个样本,每列为一个特征
:param n_components: 降维后的维度
:return: 降维后的数据矩阵,每行为一个样本,每列为一个特征
"""
# 计算样本间的距离矩阵
D = euclidean_distances(X)
D = D ** 2
# 对距离矩阵进行中心化
n = D.shape[0]
H = np.eye(n) - np.ones((n, n)) / n
B = -0.5 * H.dot(D).dot(H)
# 对B进行特征值分解
eigvals, eigvecs = np.linalg.eigh(B)
# 对特征向量进行排序,选择前n_components个
eigvals = eigvals[::-1][:n_components]
eigvecs = eigvecs[:, ::-1][:, :n_components]
# 计算降维后的数据矩阵
X_reduced = np.dot(eigvecs, np.sqrt(np.diag(eigvals)))
return X_reduced
```
其中,输入参数`X`为数据集矩阵,每行为一个样本,每列为一个特征;`n_components`为降维后的维度。函数返回降维后的数据矩阵,每行为一个样本,每列为一个特征。
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