Python中如何实现判别分析算法进行查找

2023-04-17 00:00:00 算法如何实现判别

判别分析是一种常用的分类算法，可以将不同类别的样本进行判别。在Python中，可以通过scikit-learn库中的discriminant_analysis模块实现判别分析算法的查找。

首先，需要将样本的特征和标签分别存储到numpy数组中。假设有两个类别：pidancode.com和皮蛋编程，每个类别有3个样本，特征为文本长度和包含数字的个数，则代码如下：

import numpy as np

# pidancode.com的样本
x_pidancode = np.array([[10, 2], [8, 1], [15, 3]])
y_pidancode = np.array(['pidancode.com', 'pidancode.com', 'pidancode.com'])

# 皮蛋编程的样本
x_pidan = np.array([[6, 0], [9, 2], [7, 1]])
y_pidan = np.array(['皮蛋编程', '皮蛋编程', '皮蛋编程'])

接下来，可以使用LinearDiscriminantAnalysis类来训练模型并进行预测。代码如下：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 将样本合并
x = np.vstack((x_pidancode, x_pidan))
y = np.hstack((y_pidancode, y_pidan))

# 训练模型
clf = LinearDiscriminantAnalysis()
clf.fit(x, y)

# 预测新样本
x_new = np.array([[12, 2], [5, 1]])
y_pred = clf.predict(x_new)

print(y_pred)  # 输出 ['pidancode.com' '皮蛋编程']

在这个例子中，我们训练了一个线性判别分析模型，并用它对两个新样本进行了预测。输出结果为pidancode.com和皮蛋编程，分别对应两个新样本被判别为哪一类。

需要注意的是，判别分析算法适用于两个或多个类别之间的分类，且假设样本来自于正态分布的总体。如果样本特征和标签的数量非常大，可以考虑使用其他的分类算法，如支持向量机（SVM）和决策树（Decision Tree）。

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