LDA(Linear Discriminant Analysis)是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别 分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线 上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。

核心问题：找到线性系数向量

 

 

 

 结果分析

 

 

 Fisher判别分析可用于多分类

 

 Logistic回归也可用于多分类