LDA(线性判别分析，Python实现)

源代码：

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 from numpy import *
 import numpy
 def lda(c1,c2):
     #c1 第一类样本，每行是一个样本
     #c2 第二类样本，每行是一个样本
 
     #计算各类样本的均值和所有样本均值
     m1=mean(c1,axis=0)#第一类样本均值
     m2=mean(c2,axis=0)#第二类样本均值
     c=vstack((c1,c2))#所有样本
     m=mean(c,axis=0)#所有样本的均值
 
     #计算类内离散度矩阵Sw
     n1=c1.shape[0]#第一类样本数
     print(n1);
     n2=c2.shape[0]#第二类样本数
     #求第一类样本的散列矩阵s1
     s1=0
     for i in range(0,n1):
         s1=s1+(c1[i,:]-m1).T*(c1[i,:]-m1)
     #求第二类样本的散列矩阵s2
     s2=0
     for i in range(0,n2):
         s2=s2+(c2[i,:]-m2).T*(c2[i,:]-m2)
     Sw=(n1*s1+n2*s2)/(n1+n2)
     #计算类间离散度矩阵Sb
     Sb=(n1*(m-m1).T*(m-m1)+n2*(m-m2).T*(m-m2))/(n1+n2)
     #求最大特征值对应的特征向量
     eigvalue,eigvector=linalg.eig(mat(Sw).I*Sb)#特征值和特征向量
     indexVec=numpy.argsort(-eigvalue)#对eigvalue从大到小排序，返回索引
     nLargestIndex=indexVec[:1] #取出最大的特征值的索引
     W=eigvector[:,nLargestIndex] #取出最大的特征值对应的特征向量
     return W