python的lda函数 python ldap3

GGA与LDA函数的区别？

GGA是广义密度近似，LDA是局域密度近似。对于计算能量，LDA计算所得值一般大于GGA。对于弱相互作用，以前有人说LDA好，现在看来是GGA要好一些。对于不同体系还要看传统选择，参考文献。

相关问答

Q1: python中的lda包怎么用

安装

$ pip install lda --user

示例

from __future__ import division, print_function

import numpy as np

import lda

import lda.datasets

# document-term matrix

X = lda.datasets.load_reuters()

print("type(X): {}".format(type(X)))

print("shape: {}\n".format(X.shape))

print(X[:5, :5])

'''输出python的lda函数：

type(X): type 'numpy.ndarray'

shape: (395L, 4258L)

[[ 1 0 1 0 0]

[ 7 0 2 0 0]

[ 0 0 0 1 10]

[ 6 0 1 0 0]

[ 0 0 0 2 14]]

'''

Q2: Python LDA降维中不能输出指定维度（n_components）的新数据集

LDA降维后python的lda函数的维度区间在[1,C-1]python的lda函数，C为特征空间python的lda函数的维度，与原始特征数n无关，对于二值分类，最多投影到1维，所以python的lda函数我估计python的lda函数你是因为这是个二分类问题，所以只能降到一维。

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