线性判别分析
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如果某个观测值的平方距离（又称为 Mahalanobis 距离）到组中心（均值）的距离最小，则将该观测值分类到一个组。假定所有组的协方差矩阵均相等。每个组的平方距离公式有一个独特部分，称为该组的“线性判别函数”。对于任何观测值，平方距离最小的组具有最大的线性判别函数，因此，可将观测值分类到此组。

线性判别分析具有对称平方距离的属性：使用组 j 的均值评估的组 i 的线性判别函数等于使用组 i 的均值评估的组 j 的线性判别函数。

我们已经介绍了最简单的情况，没有先验和相等协方差矩阵。如果您认为 Mahalanobis 距离是用于度量从观测值到组的距离的合理方法，则不需要就数据的基本分布做任何假定。

有关详细信息，请参见先验概率。