Python의 LDA 선형 판별 분석 기술

LDA(선형 판별 분석)는 고전적인 선형 판별 분석 방법으로 원본 데이터를 저차원 공간에 투영하여 클래스 간 거리를 최대화하고 클래스 내 거리를 최소화하는 것이 주요 목적입니다. Python에서는 Scikit-learn 패키지를 활용하여 LDA 트릭을 구현할 수 있습니다.

LDA 기술은 이미지 분류, 얼굴 인식, 텍스트 분류 등과 같은 많은 실제 문제에 적용될 수 있습니다. 이 글에서는 LDA의 원리와 이를 Python에서 분류에 사용하는 단계를 간략하게 소개합니다.

1. LDA의 원리

LDA의 목표는 각 카테고리 내 거리를 최소화하면서 각 카테고리 사이의 거리를 최대화하는 것입니다. 분류 문제에서 우리는 서로 다른 범주에 있는 데이터 간의 거리를 최대화하고 동일한 범주 내의 데이터 간의 거리를 최소화하는 저차원 표현을 찾고 싶습니다.

이를 달성하려면 LDA 기술을 사용하여 다음 단계를 따라야 합니다.

• 각 범주에 대한 평균 벡터를 계산합니다.
• 범주 내 및 범주 간 분산 행렬을 포함한 분산 행렬을 계산합니다.
• 데이터 세트의 공통 산점도 행렬을 계산합니다.
• 투영 벡터를 계산하고 데이터를 투사합니다.

간단히 말하면 LDA 트릭의 목표는 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하고 범주 간 거리와 범주 내 거리를 유지하는 투영 행렬을 찾는 것입니다.

2. Python에서 분류를 위해 LDA 사용

Python에서는 Scikit-learn 패키지를 통해 분류에 LDA 기술을 사용할 수 있습니다.

먼저 모듈을 가져와야 합니다.

from sklearn.discriminant_analytic import LinearDiscriminantAnalytic

그런 다음 훈련 데이터를 준비해야 합니다. 이미지 분류 문제가 있다고 가정하면 다음 코드를 사용하여 훈련 데이터를 로드할 수 있습니다:

from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces

data = fetch_olivetti_faces().data

targets = fetch_olivetti_faces().target

Next, we 다음 코드를 사용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할할 수 있습니다:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data,targets, test_size=0.2)

이제, 우리 LDA 트릭을 사용하면 데이터를 2차원 공간에 투영할 수 있습니다.

lda = LinearDiscriminantAnalytic(n_comComponents=2)

X_train_lda = lda.fit_transform(X_train, y_train)

마지막으로 다음 코드를 사용하여 학습할 수 있습니다. 분류하고 테스트 데이터에서 변환 예측:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier()

knn.fit(X_train_lda, y_train)

X_test_lda = lda.transform(X_test)

accuracy = knn.score(X_test_lda , y_test)

print("Accuracy:", Accuracy)

이 간단한 모델에서는 분류를 위해 KNN 분류기를 사용했으며 테스트 데이터에서 상당히 높은 정확도를 달성했습니다.

요약

LDA 기법은 많은 실제 문제에 적용할 수 있는 강력한 선형 판별 분석 방법입니다. Python에서는 Scikit-learn 패키지를 통해 LDA 트릭을 구현하고 분류 문제에 사용할 수 있습니다. 이미지 분류, 얼굴 인식, 텍스트 분류 등 무엇을 하든 LDA 기술은 더 나은 분류 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 Python의 LDA 선형 판별 분석 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!