LDA Decision Rule1 ML : Model : LDA Math : 다변량 정규분포 정규분포 위는 정규분포의 함수이다. 밑은 이 변량 정규분포의 함수로, x1, x2 그룹(변수 X) 사이의 상관관계를 정의할 때, x1,x2로 한꺼번에 표현한 함수이다. 실제로 함수를 보면 표준편차를 상관계수를 넣어서 나눠줌으로써 상관관계가 작용함을 보여준다. 상관계수를 ρ라고 하고, ρ= cov(x1,x2)/σ1σ2 = E[(X1-μ1)(X2-μ2)]/σ1σ2 이다. 실제로 ρ가 작아짐에 따라 상관관계, 즉 그래프에서의 선형관계가 옅어짐을 확인할 수 있다. ρ = 0 이면 상관관계가 없고 서로 영향을 주지 않으므로, 이는 독립이다. 따라서 f(x1,x2) = f(x1)f(x2)이다. ρ = 1 이면 상관관계가 짙고 선형관계를 유지함을 알 수 있다. Σ-1의 이유 Σ는 Covariance Matrix 다... 2020. 2. 10. 이전 1 다음
