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Fisher Discriminant Analysis란? FDA 혹은, Linear Discriminant Analysis(LDA)라고 불린다. 데이터들을 하나의 직선(1차원 공간)에 projection시킨 후 그 projection된 data들이 잘 구분이 되는가를 판단하는 방법이다. 데이터가 잘 구분되어있다는 의미는 위 그림 중, 왼쪽 보단 오른쪽 처럼 구분이 되어야 됨을 의미한다. 이 특성을 보자면, 데이터들이 모여있고, 중심부가 서로 멀수록 데이터의 구분이 잘 됐음을 알 수 있다. 즉, projection 후 두 데이터들의 중심(평균)이 서로 멀수록, 그 분산이 작을수록 구분이 잘 되었다고 얘기할 수 있다. 이렇게 잘 분류되게끔 하는 하나의 vector w를 구하는 것이 LDA이다. variance..