机器学习 | 实验五：LDA

news2024/9/21 0:25:46

LDA的思想：“投影后类内方差最小，类间方差最大”。即数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

假设我们有两类数据分别为红色和蓝色，如下图所示，这些数据特征是二维的，我们希望将这些数据投影到一维的一条直线，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。

在这里插入图片描述

LDA将带有标签的数据降维，投影到低维空间同时满足三个条件：

  • 尽可能多的保留数据样本的信息（即选择最大的特征是对应的特征向量所代表的方向）。
  • 寻找最佳投影方向以更好区分不同类样本。
  • 投影后使得同类样本尽可能近，不同类样本尽可能远。

📚描述

在本练习中，您需要实现线性判别分析（LDA）。

📚数据

在这个练习中，在ex3red.dat中有14行（x，y）红点，在ex3blue.dat和ex3green.dat中分别有14行蓝点和绿点。您应该使用它们来实现LDA。

📚LDA

🐇二维LDA

在本节中，需要实现2个类的LDA。这里我们选择对这两个类使用红点和蓝点。您应该将数据加载到矩阵中，并绘制它们：

x1=load('ex3red.dat');
x2=load('ex3blue.dat');
x3=load('ex3green.dat');
figure 
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
xlabel('x');
ylabel('y');
xlim([0.00 10.00])
ylim([0.00 10.00])

在这里插入图片描述

m1=mean(x1);
m2=mean(x2);
Sb=(m1-m2)'*(m1-m2);
Sw=(x1-m1)'*(x1-m1)+(x2-m2)'*(x2-m2);
[V,L]=eig(inv(Sw)*Sb);
[a,b]=max(max(L));
theta = Sw\(m1-m2)';
disp(theta)
figure
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
x=linspace(0,10,100);
y=(theta(2)/theta(1))*x;
plot(x,y,'black')
title('LDA for two-classes')
xlabel('x')
ylabel('y')

一旦您成功地完成了您的代码，LDA的结果应该如下所示：

k=theta(2)/theta(1);
s1=size(x1,1);
s2=size(x2,1);
x1_tag=[];
x2_tag=[];
for i=1:s1
    y0=x1(i,2);
    x0=x1(i,1);
    xn=(k*(y0-b)+x0)/(k^2+1);
    x1_tag=[x1_tag;xn];
end
y1_tag=k*x1_tag + b;
x1_final=[x1_tag y1_tag];
for i=1:s2
    y0=x2(i,2);
    x0=x2(i,1);
    xn=(k*(y0-b)+x0)/(k^2+1);
    x2_tag=[x2_tag;xn];
end
y2_tag=k*x2_tag + b;
x2_final=[x2_tag y2_tag];
figure
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
x=linspace(0,10,100);
y=(theta(2)/theta(1))*x + b;
plot(x,y,'black')
title('LDA for two-classes')
xlabel('x')
ylabel('y')
plot(x1_final(:,1),x1_final(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2_final(:,1),x2_final(:,2),'bo','markerfacecolor','b');

同时，可以将红点和蓝点投影到直线上，看到投影点如下：

在这里插入图片描述

🐇N维LDA

LDA可以为N个类实现。在本节中，您应该实现N个类的LDA，其中N为3。将所有的红、蓝、绿点加载到矩阵中，并绘制出它们。

x1=load('ex3red.dat');
x2=load('ex3blue.dat');
x3=load('ex3green.dat');
figure
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
plot(x3(:,1),x3(:,2),'gs','markerfacecolor','g');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('scatter diagram of 3-classes');
xlim([0.00 10.00]);
ylim([0.00 10.00]);

在这里插入图片描述

计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。绘制直线。

hold off
m1=mean(x1);%compute mean value
m2=mean(x2);
m3=mean(x3);
m=mean([x1;x2;x3]);
%LDA for 3-class
Sb=((m1-m)'*(m1-m)+(m2-m)'*(m2-m)+(m3-m)'*(m3-m))/3;%compute Between-class scatter
Sw=((x1-m1)'*(x1-m1)+(x2-m2)'*(x2-m2)+(x3-m3)'*(x3-m3))/3;%compute Within-class scatter
%LDA for N class where N=3
[V,L]=eig(inv(Sw)*Sb);
[a,b]=max(max(L));% The eigenvector corresponds to the largest eigenvalue.
theta = V(:,b);
k=theta(2)/theta(1);%calculate the slope
figure%figure 2
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
plot(x3(:,1),x3(:,2),'gs','markerfacecolor','g');
xlim([0.00 10.00]);
ylim([0.00 10.00]);
xlabel('x');
ylabel('y');
x=linspace(0,10,100);
y=k*x+b;
plot(x,y,'black')
title('LDA for 3-classes')
xlabel('x')
ylabel('y')

在这里插入图片描述

投影

hold off
s1=size(x1,1);
s2=size(x2,1);
s3=size(x3,1);
x1_tag=[];
x2_tag=[];
x3_tag=[];
for i=1:s1
    y0=x1(i,2);
    x0=x1(i,1);
    xn=(k*(y0-b)+x0)/(k^2+1);
    x1_tag=[x1_tag;xn];
end
y1_tag=k*x1_tag + b;
x1_final=[x1_tag y1_tag];
for i=1:s2
    y0=x2(i,2);
    x0=x2(i,1);
    xn=(k*(y0-b)+x0)/(k^2+1);
    x2_tag=[x2_tag;xn];
end
y2_tag=k*x2_tag + b;
x2_final=[x2_tag y2_tag];
for i=1:s3
    y0=x3(i,2);
    x0=x3(i,1);
    xn=(k*(y0-b)+x0)/(k^2+1);
    x3_tag=[x3_tag;xn];
end
y3_tag=k*x3_tag+b;
x3_final=[x3_tag y3_tag];
figure%third
hold on
plot(x1(:,1),x1(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2(:,1),x2(:,2),'b*','markerfacecolor','b');
plot(x3(:,1),x3(:,2),'gs','markerfacecolor','g');
xlim([0.00 10.00]);
ylim([0.00 10.00]);
x=linspace(0,10,100);
y=k*x+b;
plot(x,y,'black')
title('LDA for 3-classes')
xlabel('x')
ylabel('y')
plot(x1_final(:,1),x1_final(:,2),'ro','markerfacecolor','r');
plot(x2_final(:,1),x2_final(:,2),'bo','markerfacecolor','b');
plot(x3_final(:,1),x3_final(:,2),'go','markerfacecolor','g');

在这里插入图片描述

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