监督数据降维（supervised dimensionality reduction），理学-统计学-大数据统计分析-数据简化-高维问题-监督数据降维，一种使用响应变量来帮助寻找有意义的低维数据表示的降维方法。简史监督数据降维考虑样本的类别标签信息，最大程度地分隔不同类之间的低维映射，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis;LDA）是其中最典型的方法。LDA由英国统计学家R.A.费希尔（Ronald Aylmer Fisher，1890-02-17～1962-07-29）于1936年提出，因此也称为费希尔（Fisher）判别分析。