Python (scikit learn) lda 折叠成单一维度

Question

总的来说，我对 scikit 学习和机器学习还很陌生。

我目前正在设计一个 SVM 来预测特定氨基酸序列是否会被蛋白酶切割。到目前为止，SVM 方法似乎运行良好：

我想可视化两个类别（切割和未切割）之间的距离，所以我尝试使用类似于主成分分析的线性判别分析，使用以下代码：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
targs = np.array([1 if _ else 0 for _ in XOR_list])
DATA = np.array(data_list)
X_r2 = lda.fit(DATA, targs).transform(DATA)
plt.figure()
for c, i, target_name in zip("rg", [1, 0],["Cleaved","Not Cleaved"]):
    plt.scatter(X_r2[targs == i], X_r2[targs == i], c=c, label=target_name)
plt.legend()
plt.title('LDA of cleavage_site dataset')

然而，LDA 只给出一维结果

In: print X_r2[:5]
Out: [[ 6.74369996]
 [ 4.14254941]
 [ 5.19537896]
 [ 7.00884032]
 [ 3.54707676]]

但是，pca 分析会给出我输入的数据的 2 个维度：

pca = PCA(n_components=2)
X_r = pca.fit(DATA).transform(DATA)
print X_r[:5]
Out: [[ 0.05474151  0.38401203]
 [ 0.39244191  0.74113729]
 [-0.56785236 -0.30109694]
 [-0.55633116 -0.30267444]
 [ 0.41311866 -0.25501662]]

编辑：这是一个 link 到两个 google-docs 的输入数据。我没有使用序列信息，只使用后面的数字信息。这些文件分为阳性和阴性对照数据。输入数据： file1 file2

Answer 1

LDA 不是降维技术。 LDA 是一个分类器，人们可视化 决策函数 的事实只是一个副作用，而且 - 不幸的是对于你的用例 - 二元问题的决策函数 (2 类) 是1 维。您的代码没有任何问题，这就是线性二元分类器的每个决策函数的样子。

一般来说，对于 2 类，您最多可以获得 1-dim 投影，对于 K>2 类，您最多可以获得 K-dim 投影。使用其他分解技术（如 1 对 1），您可以达到 K(K-1)/2 但同样，只能超过 2 类.

Python (scikit learn) lda 折叠成单一维度

Python (scikit learn) lda collapsing to single dimension

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