Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan reduksi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait LDA:

• Teorema Bayes: LDA didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
• Reduksi dimensi: LDA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.
• Klasifikasi: LDA juga dapat digunakan untuk klasifikasi data. Setelah dimensi data direduksi, LDA membangun model klasifikasi dengan menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kelas.
• Canonical Discriminant Analysis (CDA): CDA adalah variasi dari LDA yang mencari sumbu (koordinat kanonik) yang terbaik memisahkan kelas-kelas data. Sumbu-sumbu ini tidak berkorelasi satu sama lain dan mendefinisikan ruang optimal yang memisahkan kelas-kelas data.