На каких предположениях основан линейный дискриминант Фишера?

Линейный дискриминант Фишера основан на следующих предположениях:

• Многомерная нормальность. en.wikipedia.org ru.wikipedia.org Независимые переменные должны быть нормальными для каждого уровня группирующей переменной. en.wikipedia.org
• Однородность дисперсии/ковариации (гомоскедастичность). en.wikipedia.org ru.wikipedia.org Различия между групповыми переменными должны быть одинаковы на разных уровнях предикторов. en.wikipedia.org
• Независимость. en.wikipedia.org ru.wikipedia.org Объекты предполагаются случайно распределёнными, и оценка по одной переменной для объекта должна быть независима от оценки по другой переменной. ru.wikipedia.org

Кроме того, для работы линейного дискриминанта Фишера необходимо, чтобы обучающая выборка удовлетворяла следующим гипотезам: классы распределены по нормальному закону, а матрицы ковариаций классов равны. www.machinelearning.ru