以上这些图像展示了 Linear Discriminant Analysis （线性判别分析）以及 Quadratic Discriminant Analysis （二次判别分析）的决策边界。其中，最后一行表明了线性判别分析只能学习线性边界， 而二次判别分析则可以学习二次边界，因此它相对而言更加灵活。
以上这些图像展示了 Linear Discriminant Analysis （线性判别分析）以及 Quadratic Discriminant Analysis （二次判别分析）的决策边界。其中，最后一行表明了线性判别分析只能学习线性边界， 而二次判别分析则可以学习二次边界，因此它相对而言更加灵活。
示例:
> 示例:
>* [Linear and Quadratic Discriminant Analysis with covariance ellipsoid](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_lda_qda.html): LDA和QDA在特定数据上的对比
[Linear and Quadratic Discriminant Analysis with covariance ellipsoid](../auto_examples/classification/plot_lda_qda.html#sphx-glr-auto-examples-classification-plot-lda-qda-py): LDA和QDA在特定数据上的对比
‘eigen’（特征） solver 是基于 class scatter （类散度）与 class scatter ratio （类内离散率）之间的优化。 它可以被用于 classification （分类）以及 transform （转换），此外它还同时支持收缩。然而，该解决方案需要计算协方差矩阵，因此它可能不适用于具有大量特征的情况。
Examples:
[Normal and Shrinkage Linear Discriminant Analysis for classification](../auto_examples/classification/plot_lda.html#sphx-glr-auto-examples-classification-plot-lda-py): Comparison of LDA classifiers with and without shrinkage.
References:
`eigen`（特征） solver 是基于 class scatter （类散度）与 class scatter ratio （类内离散率）之间的优化。 它可以被用于 classification （分类）以及 transform （转换），此外它还同时支持收缩。然而，该解决方案需要计算协方差矩阵，因此它可能不适用于具有大量特征的情况。
| [3] | _([1](#id4), [2](#id5))_ “The Elements of Statistical Learning”, Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., Section 4.3, p.106-119, 2008. |
> 示例:
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>* [Normal and Shrinkage Linear Discriminant Analysis for classification](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_lda.html#sphx-glr-auto-examples-classification-plot-lda-py): Comparison of LDA classifiers with and without shrinkage.
| [4] | Ledoit O, Wolf M. Honey, I Shrunk the Sample Covariance Matrix. The Journal of Portfolio Management 30(4), 110-119, 2004. |
>参考文献:
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> * [3] “The Elements of Statistical Learning”, Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., Section 4.3, p.106-119, 2008.
> * [4] Ledoit O, Wolf M. Honey, I Shrunk the Sample Covariance Matrix. The Journal of Portfolio Management 30(4), 110-119, 2004.
