5.2.1 주성분 분석 vs 선형 판별 분석

PCA와 LDA 모두 데이터셋의 차원 개수를 줄일 수 있는 선형 변환 기법입니다. 전자는 비지도 학습 알고리즘이지만 후자는 지도 학습 알고리즘입니다. 따라서 LDA가 PCA보다 분류 작업에서 더 뛰어난 특성 추출 기법이라고 생각할 수 있습니다. 마르티네스(A. M. Martinez)는 PCA를 통한 전처리가 특정 이미지 인식 작업에 더 뛰어난 분류 결과를 내는 경향이 있다고 보고했습니다. 예를 들어 각 클래스에 속한 샘플이 몇 개 되지 않을 때입니다.⁸