LDA -linear Discriminant Analysis

가정

1. 각 숫자 집단은 정규분포 형태의 확률분포를 갖는다

2. 각 숫자 집단은 비슷한 형태의 공분산 구조를 갖는다

 

* 1,2,3 을 잘나누는 방법은?

 

LDA 결과 얻게되는 Decision Boundary 특징

 

1. 기본적으로 평균의 차이를 가장 크게하는 축

-> 차이를 극대화하려면 두 평균 Vector의 차이 벡터를 이용

2. 두 분포의 각각의 분산은 최소화 

* 결국 분산대비 평균의 차이를 극대화 하는 Boundary를 찾고자 하는 것