LDA1 Ch04 분류분석(3) - LDA & QDA Discriminant Analysis 각 classes에서의 X의 분포를 개별적으로 모델링하한 후 Bayes 정리를 사용하여 $Pr(Y \mid X)$를 얻습니다. 각 class에 대해 normal (Gaussian) 분포를 사용하고 이는 linear or quadratic discriminant analysis로 이어집니다. 로지스틱 회귀가 아닌 다른 대안을 고려하는 이유 class들이 잘 분리되어 있을 때 로지스틱 회귀로 모수를 추정하는 것은 매우 불안정(unstable)합니다. n이 작고, 예측 변수 X의 분포가 대략적으로 정규성을 띈다면 LDA는 로지스틱 회귀보다 더 안정성을 가집니다, LDA는 response classes가 두개 이상일 때 더 자주 사용됩니다. ▶ 선형 판별분석(Linear .. 2019. 9. 25. 이전 1 다음
