python - 在 scikit-learn 中获取 lda 的投影矩阵

Question

我需要从 lda 获取投影矩阵，该矩阵已提供了火车数据，以便我可以使用它在 lda 空间中投影火车数据。

我做了以下事情：

def get_projection(features,label):

    transformer = LDA(store_covariance=True)
    transformer.fit_transform(features,label)   
    cov_mat = transformer.covariance_

    return cov_mat

然后我提取了协方差矩阵的特征向量。但这似乎没有给出正确的解决方案。甚至 .scalings_ 属性似乎也没有帮助。请帮我从这个方法中找到投影矩阵，以便我可以将它应用于没有标签的测试数据。

Answer 1

您可以通过 将变压器直接应用于测试数据transformer.transform(test_data)。请参阅此处的 LDA文档。

注意：LDA 已被弃用，现在建议使用LinearDiscriminantAnalysis。