데이터 분석
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.
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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.