# Dimension Reduction

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[AIB]Note133~4 Dimension reduction, Clustering

https://youtu.be/g-Hb26agBFg선형 변환은 임의의 두 벡터를 더하거나 스칼라 곱을 하는 것을 말한다. 두 벡터 공간 사이의 함수, 한 점을 한 벡터 공간에서 다른 벡터 공간으로 이동시키는데 그 이동규칙을 선형 변환이라고 한다.f를 활용해서

2022년 3월 3일
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차원 축소 알고리즘을 비교해보자 (PCA, T-sne, UMAP)

차원 축소 알고리즘들은 축소하는 방법에 의해 두 가지로 나눌 수 있음matrix factorization 계열 - pcaneighbour graphs - t-sne, umapmatrix factorization 을 base 로 함 (공분산 행렬에 대해서 svd 등)분산

2021년 12월 9일
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[인사이드 머신러닝] 차원축소: 선형판별분석 (Linear Discriminant Analysis, LDA)

LDA는 전통적인 선형 학습법이며, 이진 분류 문제에서 Ronald A. Fisher가 가장 먼저 사용하였기 때문에 Fisher's discriminant analysis (FDA)라고도 불린다. 아이디어는 간단하지만 강력하다. 훈련 데이터를 어떠한 직선 위에 투영시킨

2021년 8월 31일
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