我需要对光谱数据进行分类，例如FTIR光谱，使用LDA分为三组。
我的数据是高维的（451维= = 451个波数）并且具有很强的相关性。我的意思是，一个维度的价值并不独立于其他维度。大多数维度都包含有用的信息，但只有少数维度可以分为三组。我知道，因为可以查看原始数据并了解哪些功能有资格成为判别标准（我可以有一个想法，但我不能确定只是看它）。
为了解决我的问题，我将PCA与LDA结合起来：我在原始数据上使用PCA来去除相关性并降低其维数。然后我选择了一定数量的主成分（我有办法选择它们），并使用LDA对得分进行分类。它对我来说很好用！
现在我想知道哪些特征（或尺寸或波数）由LDA分类负责。换句话说，我需要查看原始数据，并通过区分三个组来了解哪些维度是负责的。
提前感谢您的帮助。
（如果我将问题发布在错误的地方，我很抱歉。如果适用，请随时移动。）
法布里西奥