Python での LDA 線形判別分析スキル

LDA (線形判別分析) は古典的な線形判別分析手法であり、その主な目的は、元のデータを低次元空間に射影し、クラス間距離を最大化し、クラス内距離を最小化することです。 Python では、Scikit-learn パッケージを利用して LDA トリックを実装できます。

LDA テクニックは、画像分類、顔認識、テキスト分類など、多くの実際的な問題に適用できます。この記事では、LDA の原理と、Python で分類に LDA を使用する手順を簡単に紹介します。

1. LDA の原理

LDA の目標は、各カテゴリ内の距離を最小化しながら、各カテゴリ間の距離を最大化することです。分類問題では、異なるカテゴリ内のデータ間の距離を最大化し、同じカテゴリ内のデータ間の距離を最小化する低次元表現を見つけたいと考えています。

LDA テクニックを使用してこの目標を達成するには、次の手順に従う必要があります。

• 各カテゴリの平均ベクトルを計算します。
• カテゴリ内およびカテゴリ間の散布行列を含む分散行列を計算します。
• データセットの共通散布行列を計算します。
• 投影ベクトルを計算し、データを投影します。

つまり、LDA 手法の目標は、高次元データを低次元空間にマッピングし、カテゴリ間距離とカテゴリ内距離を保存する射影行列を見つけることです。

2. Python での分類に LDA を使用する

Python では、Scikit-learn パッケージを通じて分類に LDA テクニックを使用できます。

まず、モジュールをインポートする必要があります:

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

次に、トレーニング データを準備する必要があります。画像分類の問題があると仮定すると、次のコードを使用してトレーニング データをロードできます。 #targets = fetch_olivetti_faces().target

次に、次のコードを使用してデータをトレーニング セットとテスト セットに分割できます。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train , =2)

XX_train_lda = lda.fit_transform(X_train, y_train)

最後に、次のコードを使用して分類器をトレーニングし、テスト データの予測を行うことができます。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier()

knn.fit(X_train_lda, y_train)

X_test_lda = lda.transform(X_test )

精度 = knn.score(X_test_lda, y_test)

print("精度:", 精度)

この単純なモデルでは、分類に KNN 分類器を使用します。 , テストデータではかなり高い正解率が得られました。

概要

LDA 手法は、多くの実際的な問題に適用できる強力な線形判別分析手法です。 Python では、Scikit-learn パッケージを通じて LDA トリックを実装し、それを分類問題で使用できます。画像分類、顔認識、テキスト分類などを行う場合、LDA 技術はより良い分類結果を得るのに役立ちます。

以上がPython での LDA 線形判別分析スキルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。