선형 판별 분석 (LDA)

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• 정의-선형 판별 분석 (LDA)은 무엇을 의미합니까?
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• Techopedia는 선형 판별 분석 (LDA)을 설명합니다.

정의-선형 판별 분석 (LDA)은 무엇을 의미합니까?

선형 판별 분석 (LDA)은 다양한 데이터 항목을 사용하고 여러 클래스의 객체 또는 항목을 개별적으로 분석하기 위해 해당 세트에 함수를 적용하는 수학적 프로세스 인 선형 조합 유형입니다. Fisher의 선형 판별 판별법을 통해 선형 식별 분석은 이미지 인식 및 마케팅 예측 분석과 같은 영역에서 유용 할 수 있습니다.

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Techopedia는 선형 판별 분석 (LDA)을 설명합니다.

선형 조합의 기본 개념은 파산 및 기타 예측 구성에 대한 Altman Z- 점수로 1960 년대까지 거슬러 올라갑니다. 이제 선형 판별 분석은 논리 회귀가 충분하지 않은 경우 둘 이상의 클래스에 대한 데이터를 나타내는 데 도움이됩니다. 선형 판별 분석은 각 클래스의 평균값을 취하고 가우스 분포를 가정하여 예측을하기 위해 변형을 고려합니다. 경쟁력있는 머신 러닝 모델 제작의 일부인 여러 유형의 알고리즘 중 하나입니다.