Latent structure
선형 판별 분석 (LDA)
선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)은 1936년 Ronald A. Fisher가 소개한 지도 학습 기반의 차원 축소 및 분류 방법으로, 사전 정의된 클래스를 최대로 분리하면서 클래스 판별 정보를 최대한 보존하는 특징들의 선형 조합을 찾습니다. 이는 특징 투영 기법과 확률적 분류기 역할을 동시에 수행하여 패턴 인식 및 통계 학습의 기초적인 방법 중 하나입니다.
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출처
- Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179–188. DOI: 10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 4). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
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ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/linear-discriminant-analysis
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