在scikit learn的LDA实现中，transform和decision_function有什么不同？

在scikit-learn的LDA（线性判别分析）实现中，transform和decision_function是两个不同的方法。

1. transform：transform方法用于将数据集投影到LDA模型学习到的线性判别向量空间中。它将输入数据集转换为降维后的投影数据集，其中每一行对应于一个样本的投影。投影后的数据集可以用于可视化、聚类、分类等任务。transform方法返回一个NumPy数组，其形状为(n_samples, n_components)，其中n_samples是输入数据集的样本数，n_components是设定的投影后的维度数。
2. decision_function：decision_function方法用于计算输入数据集对应于LDA模型学习到的线性判别向量的得分。它基于投影后的数据点与判别向量的距离来评估样本属于每个类别的可能性。decision_function方法返回一个NumPy数组，其形状为(n_samples, )，其中n_samples是输入数据集的样本数。数组中的每个元素表示相应样本的得分，得分越高表示样本越可能属于正类别，得分越低表示样本越可能属于负类别。

总结：

• transform用于将数据投影到LDA学习到的线性判别向量空间中，返回降维后的投影数据集。
• decision_function用于计算输入数据的得分，评估样本属于每个类别的可能性。

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