判别分析（discriminant analysis），由若干个不同总体的样本来构造判别函数，以此决定新的未知类别的样品属于哪一类。例如，某医院已有1000个分别患有胃炎、肝炎、冠心病、糖尿病等的病人的资料，记录了他们每个人若干项症状指标数据。利用这些资料，在测得一个新病人若干项症状指标的数据时，能够判定他患的是哪种病；又如，在天气预报中，利用长时间的记录资料，判断是晴天或下雨等等。建立判别函数和判别规则有不少准则和方法，常用的有贝叶斯准则、费希尔准则、距离判别、回归方法和非参数方法等。无论用哪一种准则或方法所建立的判别函数和判别规则，都可能产生错判，错判所占的比率用错判概率来度量。
