线性判别（LDA）挺常用的，适合用来做多分类任务。如果你想搞清楚怎么用它来分类数据，LDA 会是一个不错的选择。简单来说，它通过寻找不同类别之间的最大差异来进行分类。你可以理解为，它会优化一些系数，让数据的分类效果最好。，LDA 还是有些假设条件，比如数据得符合正态分布，且同类数据的方差差不多。

如果你在用 R 语言，LDA 的实现也蛮。可以通过一些经典的例子，比如鸢尾花数据集，来快速上手。R 语言里的实现方式和理论结合起来，用起来方便，能帮你快速掌握 LDA 的核心思想。

不过有个小提醒，LDA 对数据的预要求也不小。你需要把数据先进行标准化，再输入 LDA 模型，这样能让结果更加准确。如果你需要做更复杂的分类任务，LDA 也可以作为一个不错的基础方法。