선형 판별 분석

선형 판별 분석(LDA)은 데이터 분석 및 데이터 포인트 분류를 위해 인공 지능(AI)과 같은 컴퓨터 프로그램 및 애플리케이션에서 사용되는 통계 기법입니다.
을 할당된 그룹으로 분류합니다. 패턴 인식을 위한 지도 학습 방법으로 사용되며, 머신 러닝과 자동화된 이미지 분류를 위한 컴퓨터 비전과 같은 애플리케이션에 폭넓게 적용됩니다.

LDA는 특징 추출 방법으로, 분류에 중요한 데이터의 기본 속성을 식별하는 것을 의미합니다. 이러한 속성은 특징의 단일 선형 조합으로 압축되어 데이터 차원을 최소화하고 차트와 그래프에 표시할 때 데이터를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. LDA는 원본 정보를 최대한 보존하면서 주어진 데이터 집합의 차원 수를 줄일 수 있는 방법을 제공합니다.

일반적으로 LDA는 새로운 관측값이 두 개의 서로 다른 클래스 중 하나에 속하는 것으로 결정되는 이진 분류에 사용됩니다. LDA는 클래스가 상호 배타적이지 않은 다중 클래스 분류에도 사용할 수 있습니다. LDA를 사용한 다중 클래스 분류는 데이터 처리량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 분류의 정확도도 높일 수 있다는 점에서 유용합니다.

LDA는 감독 기법으로, 필요한 결과(또는 종속 변수)를 미리 알고 해당 변수를 사용하여 예측 모델을 생성합니다. 이를 통해 예상 결과에 맞게 모델을 더 잘 보정할 수 있습니다. 또한 더 나은 정확도를 달성하기 위해 모델을 조정할 수 있는 기능도 제공합니다.

AI 애플리케이션과 컴퓨터 비전에 사용되는 것 외에도, LDA는 텍스트에서 감정을 식별하기 위한 자연어 처리(NLP)에도 적용될 수 있습니다. 특히, LDA의 NLP 애플리케이션은 텍스트를 긍정, 부정 또는 중립과 같은 다양한 감정 등급으로 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

LDA는 효율성, 낮은 메모리 요구량, 분류 정확도 향상으로 인해 많은 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 프로젝트에서 매력적인 옵션입니다. SVM(서포트 벡터 머신) 또는 KNN(최인접 이웃)과 같은 다른 방법과 함께 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그 결과 선형 판별 분석은 다양한 데이터 기반 애플리케이션에서 여전히 인기 있는 선택입니다.