应的特征向量构成子空间内（因为 formula_45最大可能的秩是"C" − 1）。与PCA相同，这些特征向量的主要用途是缩减特征数。较小的特征值对应的特征向量对训练数据的选择非常敏感，所以常常需要使用下段中描述的调整方法。如果只是为了分类，而不需要降维，还有一些替代技术可用。例如，多个类本身就是分离的，可用费舍尔判别或者LDA对每个区进行分类。一个常见的例子是“一个对其余”，指的是从一个类里出来的点，放入一组里，其他的归入另一组，这就可以用LDA。这将导致C类分类器，它的结果是组合在一起的。另一个常见