在scikit-learn中获取lda的投影矩阵

Question

我需要从提供了火车数据的lda中获得投影矩阵，以便可以使用它在lda空间中投影火车数据。

我已经完成以下工作：

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。 但这似乎并未提供正确的解决方案。 甚至.scalings_属性似乎也无济于事。 请帮助我从此方法中找到投影矩阵，以便将其应用于没有标签的测试数据。

Answer 1

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

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