python - scikit-learn で LDA のコンポーネントを取得するにはどうすればよいですか?

Question

sklearn で PCA を使用すると、コンポーネントを簡単に取得できます。

from sklearn import decomposition
pca = decomposition.PCA(n_components=n_components)
pca_data = pca.fit(input_data)
pca_components = pca.components_

しかし、components_属性がないため、LDAからコンポーネントを取得する方法を理解することはできません。sklearn lda に同様の属性はありますか?

Answer 1

私がコードを読んだところcoef_、さまざまなクラスに対してサンプルの特徴をスコアリングするときに、各コンポーネントに重みを付けるために属性が使用されていることがわかりました。scalingは固有ベクトルで、xbar_は平均です。UTSL の精神に則り、決定関数のソースは次のとおりです 。