Liniowa analiza dyskryminacyjna (LDA) to klasyczna metoda statystyczna i technika uczenia maszynowego służąca do redukcji wymiarowości oraz klasyfikacji danych. Jej głównym celem jest znalezienie liniowej kombinacji cech, która najlepiej rozdziela dwie lub więcej klas obiektów. W przeciwieństwie do PCA, LDA wykorzystuje etykiety klas, aby maksymalizować odległość między średnimi poszczególnych grup przy jednoczesnej minimalizacji wariancji wewnątrz nich. Dzięki temu pozwala na efektywne rzutowanie danych na przestrzeń o mniejszym wymiarze bez utraty kluczowych informacji klasyfikacyjnych.
Linear Discriminant Analysis (LDA)
