线性判别分析后，仅绘制2个聚类，而不是3个

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种常用的模式识别和数据降维技术。它通过将高维数据投影到低维空间中，以实现数据可视化和分类的目的。

LDA的主要思想是将数据投影到一个新的空间，使得同一类别的样本尽可能接近，不同类别的样本尽可能远离。在进行LDA之前，通常需要进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。

对于给定的数据集，LDA可以将其划分为多个聚类。然而，在某些情况下，我们可能只对其中的一部分聚类感兴趣，而不关注其他聚类。因此，可以通过限制投影后的维度来仅绘制特定聚类。

对于仅绘制2个聚类的情况，可以通过以下步骤实现：

1. 进行数据预处理：包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤，以确保数据的质量和准确性。
2. 执行LDA：将数据投影到一个新的低维空间中。在这个过程中，LDA会计算类别之间的散布矩阵和类别内的散布矩阵，并基于它们计算投影矩阵。
3. 选择感兴趣的聚类：根据需求，选择要绘制的特定聚类。在LDA的结果中，每个聚类对应于一个类别。通过选择特定的类别，可以仅绘制感兴趣的聚类。
4. 绘制聚类：使用选定的聚类数据，在二维平面上绘制数据点。可以使用散点图或其他可视化方法来展示聚类的分布情况。

需要注意的是，以上步骤中提到的LDA和数据预处理的具体实现方式和工具选择可以根据实际情况和个人偏好进行调整。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点来选择合适的方法和工具。

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