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Linear discriminant analysis #
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Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher's linear discriminant, a method used in Statistics, Pattern recognition and Machine learning to find a linear combination of features that characterizes or separates two or more classes of objects or events. (

LDA는 클래스내 분산을 최소화하고, 클래스간 분산을 최대화한다. 반면 PCA는 전체 데이터의 분포 패턴을 표현하기에 적합하다. 따라서 classifier를 위해서는 LDA가 좀 더 나은 결과를 준다.

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