线性判别分析LDA数学推导

在《机器学习》（周志华）第三章中遇到LDA，我认为没有“投影后样本的协方差”这种说法，很明显，计算的是投影点的散度值或者说方差而不是协方差。

对于多分类情况时目标函数分子分母的意义，我有自己的想法，最终的表达式与《机器学习》相同。而文末两篇参考的文章我是看没明白，估计是因为他也不明白没讲清楚。

什么情况下使用LDA，用到的时候再更新。

更多描述请参考：线性判别分析LDA详解
从零开始实现线性判别分析(LDA)算法(多类情形)
这两篇文章内容很相似，第二篇的排版和推导可能会好一点。