선형판별분석(LDA)에 의한 차원축소

LDA(선형 판별 분석법) : (linear discriminant analysis?)  데이터의 분류 오류가 최소가 되는 축을 찾는거

축 자체가 분류기가 되지는 않고...분류하기 편하게 축소한거

W를 0으로 놓고 미분한다는게 2차식에서 보면 최소, 최대값이 0이니깐 ...

클래스가 나눠진다고 알고 있는 상태에서 트레이닝을 하고, 

인식으로 사용할 때 input을 넣으면 이게 LDA 상에서 이거랑 비슷한 샘플의 값이 나오므로 그거랑 input과 비교해서 비슷하면 인식 성공...뭐 그런것도 가능하겠지만 False Positive가 많이 생길듯? 

LDA에서는 고유값으로 클래스간 거리를 예측하나봄?