分析一下这段代码写的什么# -- coding utf-8 --import numpyfrom scipysparse import from scipystats import pearsonrfrom sklearnfeature_selection import SelectKBestfrom sklearnfeature_selection import chi2from sklearn

这段代码实现了特征选择中的一种方法——Laplacian Score。先通过构建邻接矩阵来计算每个样本点的权重，然后再根据邻接矩阵计算图拉普拉斯矩阵，再通过这个矩阵计算每个特征的Laplacian Score。其中，construct_W函数用于构建邻接矩阵，lap_score函数用于计算每个特征的Laplacian Score，feature_ranking函数用于对特征进行排序，LaplacianScore函数是另一种计算Laplacian Score的方法。这些函数中都包含了一些参数，比如邻居的数量、t参数等，可以根据不同的数据集进行调整。