5-17 머신러닝의 초창기로 돌아가 보자: Fisher 교수의 Linear Discriminant Analysis 기법:III 수치계산 사례

앞 블로그에서 (10)식까지 유도된 공식들을 사용하여 수치계산을 해보도록 한다. (1)식에서 계산된 평균값을 참조하면서 class 별 scatter를 계산해보자.

만약 계산된 eigenvalue들의 값이 비슷비슷한 크기라면 X공간의 데이터들을 직선에 제대로 투영할 수 있는 좋은 조짐인데 반하여 eigenvalue 하나는 값이 크지만 나머지들이 아주 작은 경우에는 큰 값만이 투영작업에 도움이 되고 작은 값들은 쓸모가 없으므로 버리도록 한다..

eigenvalue로부터 얻어낸 단위 벡터 방향으로 좌표 평면에 작도 후 아울러 X공간에서의 데이터들을 Y공간의 직선에 투영하는 작도를 해보자.