PCA不考虑label，属于unsupervised，那么LDA就是考虑了y的label。
对于binary classification，如果有N个
，其中有N1个y＝1，N2个y＝0.现在我们想把d个特征减少到只有1个，同时还要保证降维后，它们能够最大程度的区分开。现在要做的是找到一个向量，另x投影到w，用d表示。这里的y是x到w上的投影点之间的距离。
首先计算每类样例的均值，因为是binary classification，所以这里的x有两类。
x投影到w后的新样本点的均值为
其实投影后的新样本点的均值就是原样本点的均值在w上的投影。由于是binary classification，我们希望两个均值μ1和μ2尽量远离，用数学式子表达就是：
值越大越好，这是一个关于向量w的函数，因此用J(w)表示。
但是有均值最大作为保证还是不够的，例如下图
样本点的均值在向量x1上得到的均值差比在x2上的大，但是在x1上的投影反倒木有比在x2的好，因为在x1上的投影会造成overlapping，并不能区分样本点。这时候需要考虑到投影后的样本方差，对于类1或者类2，它们自己的方差如果越大，则样本点分布的范围就越大，这样会造成更大的可能会overlapping，样本点越难分离。
定义散列值(scatter)
这个式子其实就是新的样本点的方差，去掉了平均的动作，因此散列值就代表了样本分散的程度，越大越散。
将散列值加入到J(w)中，关于均值的关系是越大越好，关于散列值的关系是越小越好，因此把散列值s放到分母，均值放到分子，构成新的J(w)，这样就可以通过求得最大的J(w)，同时满足均值和散列值对我们的要求。
对散列值式子进一步展开有
定义
，注意到协方差的计算方式如下图，因此Si表示没有做平均动作的协方差矩阵，成为散列矩阵。
定义，称为within-class scatter matrix。注意这个式子里的每一项都是投影之前的样本点的性质。
现在讨论散列值，也就是投影过后的样本点
使用。因此
回到J(w)的分子部分，平方可以忽略绝对值，有
定义
，称为Between-class scatter matrix，秩为1。因此J(w)可以表示为
。接下来要对w求偏导，然后令求完导的部分为0，求得w。但是在此之前，必须要对J(w)进行归一化，否则在导数前添加任何的系数，然后令其为0，这样求出的w就有很多个。
令
作为约束条件，然后加入拉格朗日乘子，构建式子
然后对c求w的偏导，有：
两边都乘以，得
。因此w是
的特征向量，是
矩阵的特征值。
将
代入上式子左边得到
由于上面经过了归一化处理，w前面的系数可以忽略，所以
可见，我们只需要求出原始样本的均值：
，和方差：
，要保证
可逆的情况下，就可以求出最优的方向w。
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