التحليل التمييزي الخطي (LDA) هو طريقة إحصائية تستخدم لتصنيف مجموعة من نقاط البيانات إلى مجموعات محددة مسبقًا. يتم استخدامه في العديد من المجالات المختلفة مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة الصور، والتعرف على الأنماط، وعلم الوراثة، والمالية، والعلوم الإدارية، والعلوم الاجتماعية، والذكاء الاصطناعي، والمعلوماتية الحيوية. تم تطوير هذه الطريقة في عام 1936 بواسطة رونالد فيشر وهي عبارة عن خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف. إنه يعمل من خلال إيجاد الحد الأقصى للفصل بين فئات البيانات المختلفة ويمكن استخدامه للتمييز بين فئتين أو أكثر.
يعتمد التحليل التمييزي الخطي على افتراض أن البيانات تأتي من التوزيع الطبيعي (الغاوسي) وتتكون من ميزات أو خصائص متعددة للبيانات التي يمكن استخدامها لتصنيفها إلى فئات مختلفة. تقوم الطريقة بإنشاء مجموعة خطية من متغيرات الإدخال (الميزات) وتستخدم سطحًا فاصلًا خطيًا للتنبؤ. يمكن استخدام هذه التركيبة الخطية لقياس مدى قدرتها على تصنيف نقطة بيانات معينة في إحدى الفئات المحددة مسبقًا.
يتم استخدام هذه الطريقة في العديد من التطبيقات المختلفة. يتم استخدامه في أنظمة التعرف على الوجه للتمييز بين الأشخاص المختلفين، والتشخيص الطبي لتصنيف الأمراض، واكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان، واكتشاف الأشياء في رؤية الكمبيوتر. كما أنها تستخدم لتطبيقات التسويق، مثل تجزئة العملاء وتحليل سلة السوق.
التحليل التمييزي الخطي سهل الفهم والتنفيذ نسبيًا. إنه فعال حسابيًا ومرن للاستخدام في أنواع مختلفة من البيانات. تتطلب الطريقة معرفة الجبر الخطي والتوزيعات الاحتمالية لفهم تنفيذها.
