Linear Discriminant Analysis`Linear Discriminant Analysis (LDA)`는 분류와 차원축소에 사용되는 기법 중 하나입니다. 차원축소에 있어 LDA는 정사영(행렬 분해)을 통해 차원을 축소한다는 점에서 Principal Component Analysis (PCA)와 비슷하지만, 그 방향은 다소 다릅니다. PCA는 원본 데이터의 분산을 최대화하는 벡터를 찾고, LDA는 클래스 정보를 분할하기에 적합한 벡터를 찾아냅니다. 또한 분류 문제에서의 LDA는 지도학습의 일종으로, 두가지 클래스를 가장 잘 나누는 초평면을 구하는 방법으로 사용됩니다. 이 처럼 `LDA`는 결정경계의 추정, 분류 문제, 단순 차원축소등 활용가능한 범위가 넓습니다.ObjectivesClassif..