লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্ট অ্যানালিসিস (LDA) হল একটি সুপারভাইজড লার্নিং কৌশল যা মাত্রা হ্রাস করতে এবং শ্রেণী পৃথকীকরণের প্যাটার্ন হাইলাইট করতে ব্যবহৃত হয়। এই বাস্তব উদাহরণে, LDA একটি রিয়েল এস্টেট ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়েছে যাতে সম্পত্তি শ্রেণীগুলিকে সেরাভাবে পৃথক করার বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করা যায়। এই পদ্ধতি উচ্চ-মাত্রিক ডেটাকে লিনিয়ার ডিসক্রিমিন্যান্টের একটি ছোট সেটে রূপান্তর করে মূল বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করে। বাস্তবায়নের আগে, বেশ কিছু মূল অনুমান পূরণ করতে হবে: ডেটা অবশ্যই রৈখিকভাবে পৃথক করা যেতে হবে, গাউসিয়ান বিতরণ মেনে চলতে হবে, এবং সমস্ত শ্রেণীতে একটি সাধারণ কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স শেয়ার করতে হবে। যদি এই শর্তগুলো লঙ্ঘন করা হয় — যেমন অরৈখিক শ্রেণী সীমার সাথে — তবে LDA অন্তর্নিহিত ডেটা কাঠামো বোঝাতে ব্যর্থ হতে পারে। এই কৌশলটি শ্রেণী-মধ্যে ভেরিয়েন্স এবং শ্রেণী-ভিতরে ভেরিয়েন্সের অনুপাত সর্বাধিক করে কাজ করে, কার্যকরভাবে ডিসক্রিমিন্যান্ট অক্ষ তৈরি করে যা শ্রেণী পৃথকীকরণ সর্বাধিক করে। LDA প্রয়োগ করার পর, ডেটাসেটটি একটি নিম্ন-মাত্রিক স্পেসে এনকোড করা হয়, যা একটি জটিল সংগীত টুকরোকে MIDI ফরম্যাটে রূপান্তরের মতো যেখানে কম প্রতিনিধিত্বের باजूद মূল সুর আলাদা চিহ্নিত করা যায়। এই পদ্ধতিটি শ্রেণীবিন্যাস সমস্যায় বিশেষভাবে মূল্যবান যেখানে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করার আগে বৈশিষ্ট্য হ্রাস প্রয়োজন। রিয়েল এস্টেট অ্যাপ্লিকেশনটি প্রদর্শন করে যে LDA কীভাবে শ্রেণীবিন্যাস কাজের জন্য সবচেয়ে বেশি ডিসক্রিমিনেটিভ সম্পত্তি বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকাশ করতে পারে।