В пределах матрицы ковариантности класса - сработавший пример - PullRequest
Новая
       19

В пределах матрицы ковариантности класса - сработавший пример

0 голосов
/ 30 апреля 2019

Я работаю через онлайн-блокнот Jupyter, и я застрял в связи с тем, почему мой код не работает:

https://nbviewer.jupyter.org/github/rasbt/pattern_classification/blob/master/dimensionality_reduction/projection/linear_discriminant_analysis.ipynb#LDA-in-5-steps

2.1 Матрица рассеяния внутри класса SW:

Код, который я имею ниже: 

def S_W_matrix(X,y):
    S_W = np.zeros((X.shape[1],X.shape[1]))
    n_classes = len(np.unique(y))
    for cl, mv in zip(range(1, n_classes), mean_vectors):
        class_sc_mat = np.zeros((X.shape[1],X.shape[1]))
        for row in X[y == cl]:
            row, mv = row.reshape(X.shape[1],1), mv.reshape((X.shape[1],1)) # make column vectors
            class_sc_mat += (row-mv).dot((row-mv).T)
        S_W += class_sc_mat
    return S_W

Мне кажется, что мои n_classes не верны, но я не могу на всю жизнь выяснить, почему это так, если мысоздаете матрицы для каждого уникального класса?

Любые советы / советы приветствуются!

...