저번 포스팅에서는 로지스틱 회귀분석을 통한 분류를 알아보았는데요. 이번에는 또 다른 분류기법인 선형판별분석에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 로지스틱 회귀분석과 선형판별분석(LDA) 선형판별분석은 로지스틱회귀분석과 접근하는 방법이 조금 다릅니다. 로지스틱 회귀분석은 일반적으로 2가지 범주에 대해서 적용하는 반면에 선형판별분석은 분류를 하기 위해서는 반응변수 Y가 2개 이상 유한 개의 범주로 구성되어 있어야 하는데요! 이때 반응변수 Y의 각 범주에 대해 설명변수 X의 분포를 모델링하고 베이즈 정리를 통해 $P(Y=k|X=x)$에 대한 추정치를 구합니다. 로지스틱 회귀분석을 이용하지 않고 선형판별분석을 이용해야 하는 경우는 아래와 같습니다. 클래스가 잘 분리될 때 선형판별분석이 로지스틱 회귀분석보다 안정적..