0

我正在尝试对具有两个类的分类问题执行降维。

我有 6 个 csv 文件。我的代码在这里：

def linear_discrimination_analysis(files):
    with open(os.path.join("/Users", "byname", "PycharmProjects", "sensorLogProject", "Data", files[0]),
          'rU') as my_file_0:
        df1 = sd.sample_difference(my_file_0)
    for f in files[1:len(files) - 2]:
        with open(os.path.join("/Users", "myname", "PycharmProjects", "sensorLogProject", "Data", f),
                  'rU') as my_file_1:
            df1.append(sd.sample_difference(my_file_1))
    with open(os.path.join("/Users", "myname", "PycharmProjects", "sensorLogProject", "Data", files[len(files) - 2]),
                  'rU') as my_file_2:
        df2 = sd.sample_difference(my_file_2)
    with open(os.path.join("/Users", "myname", "PycharmProjects", "sensorLogProject", "Data", files[len(files) - 1]),
                  'rU') as my_file_3:
        df2.append(sd.sample_difference(my_file_3))
    X = df1[['x', 'y', 'z']].values
    y = df2['label'].values
    lda = LDA(n_components=1)
    lda.fit_transform(X, y.ravel())
    plt.show()

linear_discrimination_analysis(files)

我想这可能是问题所在。

这是我得到的错误：

RuntimeWarning: invalid value encountered in divide S**2 [:self._max_components]

每个文件有 100 行和 5 列。我想使用第 3、第 4 和第 5 列进行特征提取，它们称为“x”、“y”和“z”。

4

1 回答 1

0

该错误基本上是指您的y哪个具有bad input shape (464, 3). 对于您发布的线性判别分析，您应该提供一个输出，即“类”（尽管您可以有多个类）并且您y应该是一个一维数组。虽然我不确定你想做什么以及为什么你需要 3 列...

于 2017-06-14T18:03:00.637 回答