被称为训练集合。分类的问题，就是在仅给出一个观察量formula_2为"y"类找到一个良好的预测器，把任意具有相同分布的样品（不必须来自训练集合）都判断正确。LDA的方法是，通过假设条件概率密度函数 formula_3 和 formula_4 都是正态分布，分别具有均值和协方差formula_5 和 formula_6。根据这一假设，贝叶斯最佳解决方案是如果预测点按以下公式计算可能性比率的对数低于某一阈值T，它就看作属于第二类：如果没有任何进一步的假设，所得到的分类器称为QDA（二次判别分析）。相