线性判别分析：基于NumPy实现的算法准确率不足的原因

[WhizZest]

书中提到，基于NumPy实现的算法准确率只有0.85，而sklearn的准确率却达到1.0。
我检查了源码，找到了原因：
在代码清单5-1，计算协方差矩阵的calc_cov函数中，不应该对X和Y做标准化处理，只需要做中心化。
具体来说，就是做如下改动：
修改前：

# 数据标准化
X = (X - np.mean(X, axis=0))/np.std(X, axis=0)
Y = X if Y == None else (Y - np.mean(Y, axis=0))/np.std(Y, axis=0)

修改后：

# 数据中心化
X = X - np.mean(X, axis=0)
Y = X if Y == None else (Y - np.mean(Y, axis=0))

这样修改之后，准确率就达到1.0，和sklearn一样。