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 Deep Learning 2020.06.26
