线性判别分析（LDA）作为一种经典的分类方法，通过最大化类间差异与最小化类内差异来实现样本的有效分类。LDA在理论上建立了坚实的数学基础，并且在多个领域具有广泛的应用。然而，在应用时需要注意其假设条件，并根据数据的实际情况选择合适的分类方法。在本篇文章中，我们通过Iris数据集详细展示了LDA的理论原理、R语言中的实现过程以及模型的分类效果评估。
一、认识线性判别分析
1、基本概念
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是由统计学家罗纳德·艾尔默·费舍尔爵士于1936年首次提出的一种分类方法，因此也常被称为Fisher线性判别分析（Fisher Linear Discriminant Analysis, FLDA），简称Fisher判别分析。LDA的主要目标是通过寻找一个投影方向，使得投影后的数据具有最大化类间差异并最小化类内差异的性质，从而达到对样本分类的目的。
标签：LDA,15,差异,分类,判别分析,可视化,线性,Fisher From： https://blog.csdn.net/2301_79425796/article/details/143065985罗纳德·艾尔默·费舍尔爵士（Sir Ronald Aylmer Fisher，1890年2月17日－1962年7月29日）是一位世界著名的英国学