Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA), phân tích phân biệt bình thường (NDA), hoặc phân tích chức năng phân biệt là một khái quát hóa của phân biệt tuyến tính của Fisher, một phương pháp được sử dụng trong thống kê, nhận dạng mẫu và học máy để tìm một sự kết hợp tuyến tính của các tính năng đặc trưng hoặc tách hai hoặc nhiều lớp đối tượng hoặc sự kiện. Kết quả kết hợp có thể được sử dụng như một bộ phân loại tuyến tính, hoặc, phổ biến hơn, để giảm kích thước trước khi phân loại sau này.
Phân tích phân biệt tuyến tính