살만한 세상 만들기

참조 : http://dokim.tistory.com/entry/LDA-Linear-Discriminant-Analysis pr_l10.pdf (일단 설명 잘 되어있고, 예제 있는 참고 자료 투척, PPT) LDA (Linear Discriminant Analysis) 란? LDA seeks to reduce dimensionality while preserving as much of the class discriminatory information as possible 간단하게 말해서... LDA 는 클래스들의 정보를 보호하면서 차원을 최소로 줄이겠다는 얘기다. PCA (Principal Component Analysis) 는 뭐지? PCA 는 한 데이터베이스 안에 여러개의 클래스가 포함되었을때, 클래..

참고 : http://coolstu.blog.me/130176439747 벡터 B가 (3 4)'라고 하면 좌표평면에서는 아래의 그림과 같이 표현될 수 있다. 벡터 B에 상수 2를 곱하면 (6 8)'가 되는데, 이는 원래의 벡터에서 길이만 변하고 방향은 변하지 않는 것을 확인할 수 있다. 하지만 벡터 B에 행렬을 곱해주면 길이뿐만 아니라 방향도 변하는 것을 볼 수 있다. 하지만 동일한 행렬 A에 벡터 (1, 2)'를 곱하면 방향은 변하지 않고 길이만 변하는 것을 확인할 수 있다. 이것은 벡터 B에 행렬 A를 곱하는 것과 벡터 B에 상수 3을 곱하는 것이 같은 결과를 갖는 것을 보여준다. 따라서 아래와 같이 행렬 A에 대하여 다음 식을 만족하는 B와 람다가 존재한다 이때 람다를 행렬 A의 Eigenvalue..