Hypothesis test

선형 판별 분석 (LDA — 분류)

선형 판별 분석(LDA)은 두 개 이상의 미리 정의된 그룹을 가장 잘 분리하는 연속형 예측 변수들의 선형 조합을 찾는 모수적 지도 분류 방법입니다. Ronald A. Fisher가 1936년 분류학적 측정에 관한 그의 획기적인 논문에서 소개한 이 방법은 분류기와 차원 축소 도구의 역할을 동시에 수행하며, MANOVA의 분류 지향적 대응물로 이해될 수 있습니다.

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출처

  1. 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

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ScholarGate. (2026, June 1). Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/lda-classification

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ScholarGateLinear Discriminant Analysis (Classification) (Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/statistics/lda-classification · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026