线性判别分析（linear discriminant analysis），LDA。也称为Fisher线性判别（FLD）是模式识别的经典算法。
（1）中心思想：将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，来达到抽取分类信息和压缩特种空间维数的效果，投影后保证样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离。也就是说在该空间中有最佳的可分离性。
（2）与PCA的不同点：PCA主要是从特征的协方差出发，来找到比较好的投影方式，最后需要保留的特征维数可以自己选择。但是LDA更多的是考虑了类别信息，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑。
从图中也可以看出，LDA的投影后就已经将不同
