Linear Discriminant Analysis

(Latent Dirichlet Allocation 과 약자가 똑같으니 주의하자.)

선형판별분석법은 PCA와 그 원리가 거의 유사하다.
PCA는 label 즉, 데이터의 클래스에대한 정보를 쓰지 않는 unsupervised learning인데비해, LDA는 클래스에대한 정보를 갖고 분석하는 supervised learning이다.

원리는 각 데이터들을 분리하는 최적의 정사영을 계산하는 것이다.

클래스가 2개가 있다면, 각각을 eigen vector를 이용해서 대각화 시켜, 서로 직교하도록 만드는 것이라고 한다.

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