코딩하는 눈송이

Factor Analysis Factor Analysis란? 관측된 변수들의 변동성을 잠재적인 요인(latent factor)들로 분해하는 방법 Factor Analysis에서는 변수 간의 상관 관계를 고려하여 변수들을 설명할 수 있는 몇 개의 잠재적인 요인을 찾아 낸다. 잠재 요인(latent factor)은 변수들 간의 공통 변동을 설명하고, 데이터의 차원 축소와 변수 간의 관계를 이해하는 데에 도움을 준다. 잠재 요인을 $z_{i}$로 표현하고, 이를 통해 x를 표현한다면 식은 다음과 같다 $$x_{i} -\mu_{i} = v_{i1}z_{1} + v_{i2}z_{2} + ... v_{ik}z_{k} + \epsilon_{i}$$ 여기서 latent factor $z_{i}$은 다음 조건을 만족..

Fisher's Discriminant Ratio Fisher's Discriminant Ratio($J(w)$)는 클래스 간 분산과 클래스 내 분산의 비율로 정의되는 식이다. 수식 형태로 써보면 $$Fisher's Discriminant Ratio = \frac{S_{b}(Between-Class Scatter)}{S_{w}(Within-Class Scatter)}$$ 클래스 간 분산(Between-Class Scatter) : 클래스 간 분산은 각 클래스의 평균 벡터와 전체 데이터의 평균 벡터 사이 차이를 계산한 뒤 클래스에 속하는 데이터의 갯수를 가중치로 곱해서 모든 클래스에 더한 값이다. $$ S_{b} = \sum^{K}_{i = 1}N_{i}(m_{i} - m)(m_{i} - m)^{T},..