LDA vs PCA: 클래스를 구분하는 투영은 일반적으로 가장 큰 분산을 가지는 방향이 아님

PCA와 LDA의 차이점을 설명하며, 클래스를 구분하는 최적의 투영 축은 분산이 가장 크다고 해서 항상 선택되는 것은 아니며, LDA가 라벨 정보를 고려하여 더 효과적인 결과를 제공함을 보여준다.

머신러닝 모델에서 클래스 구분을 위한 데이터 차원 축소 시 PCA 대신 LDA를 사용하는 경우