LDA和QDA
线性判别分析和二次判别分析是两个经典的分类器，正如其名称所示，分别表示线性或者二次决策表面。
这些分类器很有吸引力，因为它们具有封闭形式的解决方案，可以轻松计算，本质上是多类的，已经证明在实践中运行良好并且没有超参数可以调整。
使用线性判别分析进行降维
线性判别分析可用于执行有监督的降维，通过将输入数据投影到线性子空间，该线性子空间由最大化类之间分离的方向组成。输出的维度必然小于类的数量，因此这相当于一个相当强的维度减少，并且只在多类设置中有意义。
关于LDA和QDA的使用可以参见notebook。
