先验概率
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有时，依照不同概率会遇到不同组中的项或对象。如果知道或可以估计这些概率，则先验判别分析可以使用这些所谓的先验概率来计算后验概率（即，将观测值分配到给出数据的组的概率）。在数据服从正态分布的假定下，线性判别函数按 ln(pi) 递增，其中 pi 是组 i 的先验概率。由于依据最小广义距离或等效的最大线性判别函数将观测值分配到组中，因此其效果是增加先验概率高的组的后验概率。

现在，假定我们有先验概率，并且假定 fi(x) 是组 i 中数据的联合密度（用样本估计值替换了总体参数）。

后验概率是给定数据并按以下方式计算的组 i 的概率

最大后验概率等于 的最大值。

如果 fi(x) 是正态分布，则

-（常量）

方括号中的项称为 x 到组 i 的广义平方距离，由 表示。请注意，

方括号中的项是线性判别函数。与非先验案例的唯一区别是常量项发生了变化。请注意，最大后验概率等效于最小广义距离，该距离等效于最大线性判别函数。