선형 판별 분석으로 데이터 차원 줄이기
선형 판별 분석(LDA)은 다변량 분석에서 데이터의 차원을 줄이는 효과적인 기법입니다. 이 방법은 각 클래스 간의 분리를 극대화하면서 데이터의 정보를 유지합니다. LDA는 데이터 분석과 머신러닝에서 특히 유용하여, 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환할 수 있습니다. 이 과정은 데이터의 시각화 및 분류 성능 향상에 기여합니다. 다양한 분야에서 활용되는 LDA를 통해 데이터 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.