지도적 차원 축소1 선형판별분석(LDA)로 차원 축소하기 선형 판별 분석(LDA)을 활용한 지도적 데이터 압축선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)은 PCA와 마찬가지의 피처 압축 기법 중 하나이다. 전체적인 개념은 상당히 유사하지만, LDA는 PCA와 달리 최대분산의 수직을 찾는 것이 아니라 지도적 방식으로 데이터의 분포를 학습하여 분리를 최적화하는 피처 부분공간을 찾은 뒤, 학습된 결정 경계에 따라 데이터를 분류하는 것이 목표이다. 즉, PCA가 데이터의 전체적인 분포를 참고하여 새로운 basis를 설정하고, 그 축에 맞게 데이터를 새롭게 projection 하는 것이 목표라면, LDA는 지도적인 방법으로 basis를 찾아서 그 축을 분리에 이용한 뒤, 최적의 분리를 완성한 뒤 projection을 하는 것이 목표이다.. 2017. 8. 10. 이전 1 다음