python中lle特征提取代码

以下是一个使用Python中的scikit-learn库来进行LLE特征提取的示例代码：

from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 创建LLE对象
lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=2, n_neighbors=10)

# 使用LLE进行特征提取
X_lle = lle.fit_transform(digits.data)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_lle[:, 0], X_lle[:, 1], c=digits.target)
plt.colorbar()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用load_digits函数加载了scikit-learn自带的手写数字数据集。然后，我们创建了一个LocallyLinearEmbedding对象，并设置了要提取的特征数量为2，邻居数量为10。接下来，我们使用fit_transform方法对数据进行特征提取，并将结果保存在X_lle中。最后，我们使用Matplotlib库将结果可视化