데이터과학 필수! 판별분석 원리 완벽 정리

판별 분석의 원리: 데이터를 분류하는 통계적 마법

데이터 과학의 세계에서 가장 흥미로운 주제 중 하나가 바로 판별 분석이에요. 뭔가 복잡하고 어려워 보이지만, 사실 핵심만 짚으면 생각보다 쉽게 이해할 수 있어요.

판별 분석은 데이터를 가지고, 이 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 분류하는 데 사용하는 통계 기법이에요. 마치 마법처럼 데이터를 슥 훑어보고 슥슥 그룹으로 나눠주는 거죠. 예를 들어, 병원에서 환자의 여러 가지 정보를 가지고, 환자가 어떤 질병에 걸렸는지 판단하거나, 마케팅에서 고객의 특징을 분석하여 어떤 상품을 구매할 가능성이 높은지 예측하는 데 사용할 수 있어요.

판별 분석의 목적: 데이터 분류의 핵심

판별 분석의 핵심 목표는 데이터를 정확하게 분류하는 거예요. 어떤 기준을 세우고, 그 기준에 따라 데이터를 나눠주는 거죠. 판별 분석은 크게 두 가지 목적을 가지고 있어요.

분류기 찾기: 데이터를 구별하는 마법 주문

판별 분석의 첫 번째 목적은 분류기(classifier)를 찾는 거예요. 분류기는 데이터를 구별하는 마법 주문과 같은 거라고 생각하면 돼요. 데이터의 특징을 잘 나타내는 변수들을 찾아내고, 이 변수들을 이용하여 데이터를 구별하는 기준을 만들어내는 거죠. 마치 해리포터가 마법 주문을 외워서 물건을 움직이거나 사람을 구별하는 것처럼요.

새로운 데이터 분류: 마법 주문으로 데이터 분류하기

두 번째 목적은 새로운 데이터를 분류하는 거예요. 앞에서 찾아낸 마법 주문, 즉 분류기를 이용해서 새롭게 들어온 데이터가 어떤 그룹에 속하는지 판별하는 거죠. 마치 해리포터가 마법 주문을 외워서 새로운 마법 생물을 구별하는 것과 같아요.

판별 분석의 기본 원리: 데이터 공간에서의 경계 설정

판별 분석은 데이터를 그룹으로 나누기 위해 데이터 공간에 경계를 설정하는 원리를 가지고 있어요. 마치 지도를 그려서 지역을 구분하는 것처럼요.

두 그룹의 차이를 극대화: 그룹 간 경계를 뚜렷하게

판별 분석은 두 개 이상의 그룹이 있을 때, 각 그룹의 특성을 잘 나타내는 변수를 찾아서 그룹 간 차이를 극대화하려고 노력해요. 마치 지도에서 서울과 부산을 구분하기 위해 한강을 경계로 설정하는 것처럼요. 그룹 간 경계를 뚜렷하게 함으로써, 데이터를 더욱 정확하게 분류할 수 있게 되는 거죠.

그룹 내 유사성을 높이기: 그룹 내 데이터를 뭉치게

또한, 판별 분석은 각 그룹 내 데이터의 유사성을 높이려고 노력해요. 마치 서울 안에서 강남과 종로를 구분하기 위해 강남은 고급스러운 상점들이 많고, 종로는 역사 유적지가 많은 것처럼, 각 그룹 내 데이터를 특징에 따라 뭉치게 하는 거죠. 이렇게 하면 그룹 내 데이터가 서로 비슷해지고, 그룹 간 차이가 더욱 명확해져서 더 정확한 분류가 가능해져요.