a_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）。相反，LDA做出额外简化的方差齐性假设（"即" ，不同类之间协方差是相同的，所以 formula_8），并且协方差是满秩的。在这种情况下，可以消掉一些项：如此，上面的判断准则就变成判断一个点积的阈值对于某些阈值常数"c"，当这意味着，