LDA 그래프 좌우반전 질문합니다.

https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/03/21/LDA/ 이 글의 'LDA에 대한 첫번째 접근' 부분에 있습니다.

LDA 그래프 좌우반전 질문합니다.

LDA계산 과정의 자료 중 2번째에 S_w^T * S_B 에 대한 eigenvector 분해를 통해서 진행한다고 하셨는데, 이에 대한 증명과정을 살펴보니, 증명결과로 S_w^-1 * S_B 에 대한 것으로 확인이 되어 있는 글이 있습니다. 이는 혹시 동일 목적의 다른 방법을 통해 구하는 과정일 수 있거나 한 것인지요? 대략의 생각으로는 두 분산의 행렬이 각각 최대와 최소가 되기 위한 값을 구하는 과정에 '하나를 Transpose해서 곱하는 과정'이 있는 것이 이해가 되지 않아서 찾아보다가 생긴 질문입니다.