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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