선형 판별 분석으로 데이터 직관적 이해하기
선형 판별 분석(LDA)은 데이터 전처리 과정에서 중요한 기법으로, 차원 축소를 통해 변수를 효과적으로 분석합니다. LDA는 각 클래스 간의 차이를 극대화하여 데이터의 구분을 명확하게 하고, 시각적 이해를 돕습니다. 이 분석 방법은 주로 분류 문제에서 활용되며, 데이터의 패턴을 시각화하는 데 유용합니다. 특히 고차원 데이터에서 중요한 특징을 추출하여 데이터의 직관적 이해를 높이는 데 기여합니다. 데이터 과학 및 분석 분야에서 LDA의 활용을 통해 보다 심도 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
