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LDA 개요 LDA는 선형 판별 분석법으로, PCA와 매우 유사하게 입력 데이터셋을 저차원 공간에 투여해 차원을 축소하는 기법이다. PCA와의 차이는 LDA는 지도학습의 분류에서 사용하기 쉽도록 개별 클래스를 분별할 수 있는 기준을 최대한 유지하면서 차원을 축소한다. 반면 PCA는 입력 데이터의 변동성의 가장 큰 축을 찾았지만, LDA는 입력 데이터의 결정 값 클래스를 최대한으로 분리할 수 있는 축을 찾는다. #참고 2022.03.05 - [Python] PCA(Principal Component Analysis) [Python] PCA(Principal Component Analysis) PCA 개요 PCA(Principal Component Analysis)는 가장 대표적인 차원 축소 기법으로 여러 ..