El análisis discriminante lineal (LDA) es un método estadístico que se utiliza para clasificar un conjunto de puntos de datos en grupos predefinidos. Se utiliza en muchos campos diferentes, como la visión por computadora, el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de patrones, la genética, las finanzas, las ciencias de la gestión, las ciencias sociales, la inteligencia artificial y la bioinformática. Este método fue desarrollado en 1936 por Ronald Fisher y es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Funciona encontrando la separación máxima entre diferentes clases de datos y puede usarse para distinguir entre dos o más clases.
El análisis discriminante lineal se basa en el supuesto de que los datos provienen de una distribución normal (gaussiana) y constan de múltiples rasgos o características de los datos que pueden usarse para clasificarlos en diferentes categorías. El método crea una combinación lineal de variables de entrada (características) y utiliza una superficie de separación lineal para la predicción. Esta combinación lineal se puede utilizar para medir qué tan bien se puede clasificar un punto de datos particular en una de las clases predefinidas.
Este método se utiliza en muchas aplicaciones diferentes. Se utiliza en sistemas de reconocimiento facial para distinguir entre diferentes personas, diagnóstico médico para clasificar enfermedades, detección de fraude con tarjetas de crédito y detección de objetos en visión por computadora. También se utiliza para aplicaciones de marketing, como la segmentación de clientes y el análisis de la cesta de la compra.
El análisis discriminante lineal es relativamente sencillo de entender e implementar. Es computacionalmente eficiente y flexible para su uso en diferentes tipos de datos. El método requiere conocimientos de álgebra lineal y distribuciones de probabilidad para comprender su implementación.
