基于Python 实现局部费歇尔判别分析（LFDA）的分类数据降维可视化（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了基于Python自定义实现局部费歇尔判别分析(LFDA)的具体方法以及如何将高维的分类数据进行降维并可视化。通过对经典的Iris数据集进行实验验证了其有效性。 适用人群：机器学习从业者、研究人员以及需要利用数据降维进行探索和分析的人。 使用场景及目标：针对分类数据，当需要保留样本之间的局部相关性并最大化类别间隔以改善可视化的质量或是辅助后续建模的任务。对于理解和应用有监督的降维技术非常有用。 其他说明：此项目涵盖了从原始代码的自底向上搭建流程到结果可视化每一步，旨在帮助初学者掌握LFDA的工作机制并鼓励进一步研究改进的可能性。