데이터 한 그릇

LDA LDA 실습 SVD SVD 실습 NMF NMF 실습 LDA LDA(Linear Discriminant Analysis)는 선형 판별 분석법으로 불린다. PCA와 매우 유사하지만 PCA같은 경우 데이터의 변동성이 가장 큰 벡터를 찾았지만 LDA같은 경우에는 타겟 데이터를 잘 분류하기 위해서 결정 값들을 최대한 분류할 수 있는 벡터를 찾는다. LDA는 특정 공간상에서 결정 값을 분리하는 것을 최대화 하기 위해, 클래스 간 분산(between-class-scatter)과 클래스 내부 분산(within-class-scatter)의 비율을 최대화하는 방식으로 벡터를 찾는다. 비율을 최대화 하기 위해서는 클래스 간 분산을 최대화 시키고 클래스 내부 분산을 최소화 시키면 된다. 결국 LDA는 PCA와 달리 데..