선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA) > 차원축소

LDA는 Classification뿐만 아니라 차원축소에서도 활발히 활용되고 있는 방법론입니다. LDA는 Class가 존재할 때 Class가 최대한 잘 분리되도록 Discriminant direction을 찾아서 Projection을 하는 방법입니다. LDA를 활용한 차원축소의 사상은 같은 Class들의 데이터는 분산이 최소화되고 다른 Class간에는 분산이 최대화 되도록합니다. 다시 말하면 같은 Class끼리는 붙어 있게 다른 Class간에는 멀리 떨어져 있는 Vector를 찾아서 거기에 데이터들을 Projection하는 것입니다. 오른쪽에 그림과 같이 Class가 잘 구분되도록 Projection을 하는 것입니다. 먼저 Class가 2개인 경우에 어떻게 discriminant direction을 도출..

2021.02.22