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Discriminant Analysis

판별 분석
5개 레벨
다변량 분석 기법 중 하나로, 주어진 데이터에서 여러 그룹을 분리하는 방법이에요. 각 그룹의 특성을 기반으로 새로운 데이터의 소속 그룹을 예측하는 데 사용해요. 이 분석은 주로 분류 문제에서 유용하게 활용돼요.
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5개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
5 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

5개 레벨
전체 5

Lv 1. 다변량 통계의 기초 개념을 알아요

  1. 1. 랜덤 벡터
  2. 2. 평균 벡터
  3. 3. 공분산 행렬
  4. 4. 다변량 정규분포
  5. 5. 마할라노비스 거리
연습 문제
  1. 1.
    2차원 공분산 행렬의 대각 성분과 비대각 성분은 무엇을 의미하나요?
  2. 2.
    마할라노비스 거리 계산식에서 공분산 행렬의 역행렬 역할은 무엇인가요?

Lv 2. 분류 문제를 위한 베이즈 이론 기반 개념을 알아요

Lv 3. 선형 판별 분석 이론을 이해하고 식을 유도할 수 있어요

Lv 4. 이차 판별 분석 이론을 이해하고 차이점을 설명할 수 있어요

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Lv 5. 판별 모델 평가 및 변수 선택 방법을 알아요

하위주제 (2)

Linear Discriminant Analysis
선형 판별 분석은 여러 변수 간의 차이를 이용해 데이터를 분류하는 방법이에요. 주어진 클래스 간의 최대 분산을 확보하면서 클래스 간의 최소 분산을 유지해 최적의 구분선을 찾아내요. 주로 패턴 인식과 이미지 인식에 활용돼요.
Quadratic Discriminant Analysis
이 방법은 여러 변수로 구성된 데이터에서 그룹 간의 차이를 분석하는 기법이에요. 각 그룹의 분포를 정규분포로 가정하고, 이차 경계면을 사용해 분류를 수행해요. 다변량 데이터를 다루는 데 효과적인 도구로 활용돼요.

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