，而判别分析连续自变量和类别因变量（即类标签）。 逻辑回归和概率回归比方差分析更类似于LDA，因为他们也是用连续自变量来解释类别因变量的。LDA的基本假设是自变量是正态分布的，当这一假设无法满足时，在实际应用中更倾向于用上述的其他方法。LDA也与主成分分析（PCA）和因子分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。 LDA明确地尝试在不同数据类之间建立模型。 另一方面，PCA不考虑类的任何不同（只是在保留大部分信息的前提下降维），因子分析是根据不同点而不是相同点来建立特征组合。判别的分析不同因