선형판별분석,linear_discriminant_analysis,LDA


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from\ ML강의

LDA assumes 정규분포,normal_distribution for $f$ 's with different means but the same variance.

Multivariate LDA
For more than one predictor, $\vec{X}=(X_1,X_2,\cdots,X_p)$ is assumed to be from a joint 가우스분포,Gaussian_distribution, or $\vec{X}\sim N(\vec{\mu},\vec{\Sigma})$

$f(\vec{x})=\frac1{(2\pi)^{p/2}|\vec{\Sigma}|^{1/2}}\exp\left(-\frac12(\vec{x}-\vec{\mu})^T\vec{\Sigma}{}^{-1}(\vec{x}-\vec{\mu})\right)$

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tmp

from https://mingtory.tistory.com/69
가정
  1. 각 class 집단은 정규분포,normal_distribution 형태의 확률분포
  2. 각 class 집단은 비슷한 형태의 공분산,covariance 구조
data를 축에 사영,projection한 후, 두 범주(class?)가 잘 구분되는 line(boundary)을 찾는 것이 목표

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Twins

WpEn:Linear_discriminant_analysis
AKA normal discriminant analysis (NDA), discriminant function analysis
Fisher's linear discriminant(판별식,discriminant)의 일반화,generalization임.
https://ratsgo.github.io/machine learning/2017/03/21/LDA/


Up: 분석,analysis > 판별분석,discriminant_analysis
{
Sub:
선형 판별 분석 (LDA) - 선형판별분석,linear_discriminant_analysis,LDA
비선형 판별 분석, 이차 판별 분석 (QDA) quadratic discriminant analysis

Topics:
판별변수,discriminant_variable
판별함수,discriminant_function { TODO 지시함수,indicator_function를 판별함수라고도 하는데 저것과의 비교 }
판별점수,discriminant_score : 판별함수에 판별변수 값을 대입한 것