LDA(Linear Discriminant Analysis)

LDA 는 선형 판별 분석법으로 불리며 PCA와 매우 유사하다.

 

LDA는 PCA와 유사하게 입력 데이터 세트를 저차원 공간에 투영해 차원을 축소하는 기법이지만, 중요한 차이는 LDA는 지도학습의 분류에서 사용하기 쉽도록 개별 클래스를 분별할 수 있는 기준을 최대한 유지하면서 차원을 축소한다.

PCA는 입력 데이터의 변동성의 가장 큰 축을 찾았지만, LDA는 입력 데이터의 결정 값 클래스를 최대한으로 분리할 수 있는 축을 찾는다.

 

LDA는 같은 클래스의 데이터는 최한 근접해서, 다른 클래스의 데이터는 최대한 떨어뜨리는 축 매핑을 한다.

출처- 파이썬 머신러닝 기초