如何解读LinearDiscriminantAnalysis的结果？

Question

我有兴趣了解＆＃34;功能＆＃34;在多级分类中影响最大。

我已经通过PCA完成了此操作，这似乎允许我通过components_ vector检查每个组件的每个要素的方向差异。

我正在努力询问LDA的结果，以了解哪些特征是每个组件的一部分以及它们的影响是什么......

有关fit_transform之后LDA对象的哪些元素可用于获取每个组件的特定功能洞察的任何建议吗？

Answer 1

Here是sklearn本身的文档中的答案。

  

    

应用于此数据的主成分分析（PCA）可识别出属于数据中变化最大的属性（主要成分或要素空间中的方向）的组合。在这里，我们在2个第一主成分上绘制不同的样本。

         

线性判别分析（LDA）尝试识别导致类间差异最大的属性。特别是，与PCA相比，LDA是一种使用已知类标签的监督方法。