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기술

국소 피셔 판별 분석

국소 피셔 판별 분석기술
영문명
Local Fisher Discriminant Analysis
약칭
LFDA
사용 정보
레이블과 국소 친화도
대표 계산
일반화 고유값 문제
국소 피셔 판별 분석은 범주 사이의 구별을 높이면서 같은 범주 안의 지역 구조도 고려하는 지도 차원 축소 방법이다. 같은 레이블의 자료가 여러 덩어리로 나뉘는 다봉 분포를 다루기 위한 선형 투영을 구한다.

같은 범주 안의 여러 덩어리

한 범주의 표본이 서로 떨어진 여러 군집을 이루면 범주 전체를 강하게 모으는 투영이 지역 구조를 지울 수 있다. LFDA는 같은 레이블이라는 정보에 가까운 점쌍의 친화도를 결합해 국소적인 관계를 반영한다.

친화도와 산포

가까운 점쌍에 더 큰 가중치를 주는 친화도 행렬을 사용해 국소 범주 내 산포와 범주 간 산포를 구성한다. 예를 들어 같은 레이블의 위치가 0,1,10,11이라면 0과 1, 10과 11의 연결을 강하게 두고 멀리 떨어진 두 덩어리의 연결은 약하게 둘 수 있다. 이 예는 지역성 설계의 설명이다.

투영의 계산

범주 간 구별과 범주 내 지역 구조를 반영한 산포 행렬의 일반화 고유값 문제로 투영 방향을 구한다. 얻은 행렬 T로 새 점을 Tᵀx에 옮길 수 있다. 원래 공간의 모든 거리를 그대로 보존하는 변환이 아니라 목적에 맞춰 고른 방향의 표현이다.

일반화와 설정

레이블 수, 친화도 구성, 출력 차원이 결과에 영향을 준다. 이 문서에서 다봉 구조는 한 범주의 여러 군집을 뜻하며 이미지와 음성 같은 여러 자료 양식을 뜻하지 않는다. 행렬의 특이성이나 검증 성능을 확인하고 필요한 경우 정규화와 적절한 출력 차원을 검토한다.

관련 문서

국소성 보존 투영 / 이웃 성분 분석 / LMNN / 차원 축소 / 고유값 / 군집화