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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

1回答

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LDA(LinearDiscriminantAnalysis) の実装

gymgym

総合スコア97

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/11/01 09:09

LDAを用いてデータの次元削減を行いたいと思っています。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis data_label = pd.read_csv("label_excel.csv", index_col=0, header=None) data = data_label.iloc[:, 0:8] label = data_label.iloc[:, 8] lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) lda_data = lda.fit_transform(data, label) print(lda_data.shape) print(lda_data)

csvファイルは1から8列には説明変数が格納されています。
9列目には目的変数を格納しています。
実行してみると、2次元までの削減を指定しているので数値が2列となって格納している予定だったのですが、数値が1列しか格納されていません。
原因はどのように考えることができますか。
また、どのように直したら2次元に削減することができますか。

教えてもらえたらありがたいです。
宜しくお願いします。

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guest

回答1

0

2次元に削減したいなら
n_components=3
とします。

投稿2017/11/02 15:59

WathMorks

総合スコア1582

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