QDA1 [기계학습] 이차 판별 분석 | Quadratic Discriminat Analysis [ 이전 글 ] LDA에서는 결정경계를 선형으로 가정하고 있어 서로 다른 공분산 분류에 어려움이 있는데( 비선형 분류가 가능하긴 함 ) 이것은 QDA로 해결할 수 있다. QDA Quadratic Discriminat Analysis ] - 서로 다른 공분산 데이터 분류 가능 ( 비선형 분류 가능 ) - 서로 다른 공분산 데이터 분류를 위해 샘플이 많이 필요하다. - 독립변수(설명변수)의 개수가 많을 경우, 추정해야하는 모수가 많아짐 ➡️ 연산량이 큼 🔎 모수 아래의 식에서 β에 해당하는 것을 모수라고 함 QDA 예시 평균이 각각 (0,0) (1,1) (-1,1) 이고 class2 와 class3 의 공분산 구조는 같지만 class1의 구조가 다르기 때문에 QDA를 사용한다 [ 파이썬에서 ' IRIS 데이.. 2020. 10. 15. 이전 1 다음
