网站建设的一般步骤包括,修改wordpress字体,如何做线上营销,青岛网站美工参考代码 结合自己的理解#xff0c;添加注释。
代码
导入相关的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt导入数据#xff0c;进行数据处理和特征工程 得到数据集 D { ( x i , y i ) } i 1 m , y i ∈ { 0 ,…参考代码 结合自己的理解添加注释。
代码
导入相关的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt导入数据进行数据处理和特征工程 得到数据集 D { ( x i , y i ) } i 1 m , y i ∈ { 0 , 1 } D\{ (x_i,y_i) \}_{i1}^m, y_i \in \{0,1\} D{(xi,yi)}i1m,yi∈{0,1}
# 1.数据处理特征工程
data_path watermelon3_0_Ch.csv
data pd.read_csv(data_path).values
# 按照数据集3.0α强制转换数据类型
X data[:,7:9].astype(float)
y data[:,9]
y[y是] 1
y[y否] 0
y y.astype(int)计算西瓜书60页中的 X i 、 μ i 、 Σ i X_{i}、\mu_i、\Sigma_i Xi、μi、Σi
# 将X的数据根据label值分成X0和X1
pos y 1
neg y 0
X0 X[neg]
X1 X[pos]# 计算u0u1 keepdims保持原数据维数
u0 X0.mean(0, keepdimsTrue)
u1 X1.mean(0, keepdimsTrue)# 计算sigma0sigma1
sigma0 np.dot((X0-u0).T,X0-u0)
sigma1 np.dot((X1-u1).T,X1-u1)根据式3.33计算类内散度矩阵 S w Σ 0 Σ 1 ∑ x ∈ X 0 ( x − μ 0 ) ( x − μ 0 ) T ∑ x ∈ X 1 ( x − μ 1 ) ( x − μ 1 ) T S_w\Sigma_0\Sigma_1\sum_{x\in X_{0}}(x-\mu_0)(x-\mu_0)^T\sum_{x\in X_{1}}(x-\mu_1)(x-\mu_1)^T SwΣ0Σ1x∈X0∑(x−μ0)(x−μ0)Tx∈X1∑(x−μ1)(x−μ1)T 根据式3.39计算 w w w w S w − 1 ( μ 0 − μ 1 ) wS_w^{-1}(\mu_0-\mu_1) wSw−1(μ0−μ1)
# 计算类内散度矩阵 with-class scatter matrix
sw sigma0 sigma1# numpy.linalg.inv() 函数来计算矩阵的逆
w np.dot(np.linalg.inv(sw),(u0-u1).T).reshape(1,-1)画出样本点和得到的直线
fig, ax plt.subplots()
ax.spines[right].set_color(none)
ax.spines[top].set_color(none)
ax.spines[left].set_position((data, 0))
ax.spines[bottom].set_position((data, 0))plt.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], ck, markero, labelgood)
plt.scatter(X0[:, 0], X0[:, 1], cr, markerx, labelbad)plt.xlabel(密度, labelpad1)
plt.ylabel(含糖量)
plt.legend(locupper right)x_tmp np.linspace(-0.05, 0.15)
y_tmp x_tmp * w[0, 1] / w[0, 0]
plt.plot(x_tmp, y_tmp, #808080, linewidth1)得到下图
计算每个样本点在直线上的投影 计算的理解参考这篇文章
# 求w这个向量的 单位向量 wu
# np.linalg.norm()默认求2 范数表示向量中各个元素平方和 的 1/2 次方L2 范数又称 Euclidean 范数或者 Frobenius 范数。
wu w / np.linalg.norm(w)# 正负样本点
# 求负样本的投影点并连线
X0_project np.dot(X0, np.dot(wu.T, wu))
plt.scatter(X0_project[:, 0], X0_project[:, 1], cr, s15)
for i in range(X0.shape[0]):plt.plot([X0[i, 0], X0_project[i, 0]], [X0[i, 1], X0_project[i, 1]], --r, linewidth1)# 求正样本的投影点并连线
X1_project np.dot(X1, np.dot(wu.T, wu))
plt.scatter(X1_project[:, 0], X1_project[:, 1], ck, s15)
for i in range(X1.shape[0]):plt.plot([X1[i, 0], X1_project[i, 0]], [X1[i, 1], X1_project[i, 1]], --k, linewidth1)得到下图
将上述代码封装成类如下
class LDA(object):def fit(self, X_, y_, plot_False):pos y_ 1neg y_ 0X0 X_[neg]X1 X_[pos]u0 X0.mean(0, keepdimsTrue) # (1, n)u1 X1.mean(0, keepdimsTrue)sw np.dot((X0 - u0).T, X0 - u0) np.dot((X1 - u1).T, X1 - u1)w np.dot(np.linalg.inv(sw), (u0 - u1).T).reshape(1, -1) # (1, n)if plot_:# 设置字体为楷体plt.rcParams[axes.unicode_minus]False #用来正常显示负号plt.rcParams[font.sans-serif] [KaiTi]fig, ax plt.subplots()ax.spines[right].set_color(none)ax.spines[top].set_color(none)ax.spines[left].set_position((data, 0))ax.spines[bottom].set_position((data, 0))plt.scatter(X1[:, 0], X1[:, 1], ck, markero, labelgood)plt.scatter(X0[:, 0], X0[:, 1], cr, markerx, labelbad)plt.xlabel(密度, labelpad1)plt.ylabel(含糖量)plt.legend(locupper right)x_tmp np.linspace(-0.05, 0.15)y_tmp x_tmp * w[0, 1] / w[0, 0]plt.plot(x_tmp, y_tmp, #808080, linewidth1)wu w / np.linalg.norm(w)# 正负样板店X0_project np.dot(X0, np.dot(wu.T, wu))plt.scatter(X0_project[:, 0], X0_project[:, 1], cr, s15)for i in range(X0.shape[0]):plt.plot([X0[i, 0], X0_project[i, 0]], [X0[i, 1], X0_project[i, 1]], --r, linewidth1)X1_project np.dot(X1, np.dot(wu.T, wu))plt.scatter(X1_project[:, 0], X1_project[:, 1], ck, s15)for i in range(X1.shape[0]):plt.plot([X1[i, 0], X1_project[i, 0]], [X1[i, 1], X1_project[i, 1]], --k, linewidth1)# 中心点的投影u0_project np.dot(u0, np.dot(wu.T, wu))plt.scatter(u0_project[:, 0], u0_project[:, 1], c#FF4500, s60)u1_project np.dot(u1, np.dot(wu.T, wu))plt.scatter(u1_project[:, 0], u1_project[:, 1], c#696969, s60)ax.annotate(ru0 投影点,xy(u0_project[:, 0], u0_project[:, 1]),xytext(u0_project[:, 0] - 0.2, u0_project[:, 1] - 0.1),size13,vacenter, haleft,arrowpropsdict(arrowstyle-,colork,))ax.annotate(ru1 投影点,xy(u1_project[:, 0], u1_project[:, 1]),xytext(u1_project[:, 0] - 0.1, u1_project[:, 1] 0.1),size13,vacenter, haleft,arrowpropsdict(arrowstyle-,colork,))plt.axis(equal) # 两坐标轴的单位刻度长度保存一致plt.show()self.w wself.u0 u0self.u1 u1return selfdef predict(self, X):project np.dot(X, self.w.T)wu0 np.dot(self.w, self.u0.T)wu1 np.dot(self.w, self.u1.T)return (np.abs(project - wu1) np.abs(project - wu0)).astype(int)
