np.linalg.inv(Sw)

这段代码使用了 NumPy 库中的 linalg.inv() 函数，用于计算矩阵的逆。

具体来说，Sw 是一个矩阵，调用 linalg.inv(Sw) 将返回 Sw 的逆矩阵。

需要注意的是，只有方阵才有逆矩阵。如果 Sw 不是方阵，那么 linalg.inv() 函数将会抛出一个 LinAlgError 异常。如果 Sw 是奇异矩阵，也就是行列式为 0 的矩阵，那么 linalg.inv() 函数将会抛出一个 LinAlgError 异常。因此，在使用 linalg.inv() 函数之前，需要确保输入的矩阵 Sw 是方阵且非奇异矩阵。

相关问题

fisher判据分类数据的python代码

Sure, here is the Python code for Fisher's discriminant for classifying data:

import numpy as np

def fisher_discriminant(X, y):
    """
    Fisher's linear discriminant for binary classification.
    
    Arguments:
        X: numpy array of shape (n_samples, n_features)
        y: numpy array of shape (n_samples,)
            Class labels, assumed to be binary (0 or 1).
            
    Returns:
        w: numpy array of shape (n_features,)
            The weights for the linear discriminant function.
    """
    
    # compute means of each class
    mu0 = np.mean(X[y==0], axis=0)
    mu1 = np.mean(X[y==1], axis=0)
    
    # compute between-class scatter matrix
    Sb = np.outer(mu1 - mu0, mu1 - mu0)
    
    # compute within-class scatter matrix
    Sw = np.zeros((X.shape[1], X.shape[1]))
    for i in range(2):
        Xi = X[y==i]
        si = np.cov(Xi, rowvar=False)
        Sw += (Xi.shape[0] - 1) * si
    
    # solve the generalized eigenvalue problem for Sb and Sw
    eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(np.linalg.inv(Sw).dot(Sb))
    
    # find the eigenvector with the largest eigenvalue
    w = eigvecs[:, np.argmax(eigvals)]
    
    return w

Hope this helps!

基于Fisher方法算法流程，Python实现Fisher线性判别方法

1. 数据预处理：读取数据、标准化数据、拆分训练集和测试集
2. 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
3. 计算矩阵特征值和特征向量
4. 选择前k个特征向量构建变换矩阵
5. 对训练数据进行变换
6. 训练分类器并对测试数据进行分类

Python实现Fisher线性判别方法的代码如下：

import numpy as np

class FisherLDA:
    def __init__(self, k_components=None):
        self.k_components = k_components
        
    def fit(self, X, y):
        X = X.astype(float)
        y = y.astype(int)
        n_samples, n_features = X.shape
        n_classes = len(np.unique(y))
        mean_overall = np.mean(X, axis=0)
        Sw = np.zeros((n_features, n_features))
        Sb = np.zeros((n_features, n_features))
        for i in range(n_classes):
            Xi = X[y==i]
            mean_class = np.mean(Xi, axis=0)
            Sw += (Xi - mean_class).T.dot(Xi - mean_class)
            Sb += len(Xi) * (mean_class - mean_overall).reshape(-1, 1).dot((mean_class - mean_overall).reshape(1, -1))
        eigvalues, eigvectors = np.linalg.eig(np.linalg.inv(Sw).dot(Sb))
        eigvectors = eigvectors.T
        idxs = np.argsort(abs(eigvalues))[::-1]
        eigvalues = eigvalues[idxs]
        eigvectors = eigvectors[idxs]
        if self.k_components is not None:
            eigvectors = eigvectors[:self.k_components]
        self.w = eigvectors.dot(np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T)).astype(float)
        
    def transform(self, X):
        return X.dot(self.w.T)
    
    def predict(self, X):
        X = self.transform(X)
        return np.argmax(X, axis=1)

其中，`fit`方法实现了Fisher算法的主要流程，`transform`方法用于将数据进行变换，`predict`方法用于对数据进行分类。