LDT 是一种简单的线性分类方法，它将样本空间分为两个或多个类，每个类由一个线性方程表示。LDT 的基本思想是将样本空间投影到一条直线上，使得不同类别的样本在投影后能够最大程度地分开。

LDT 是一个非监督学习算法，这意味着它不需要标记数据来进行训练。这使得 LDT 在处理大量未标记数据时非常有用。LDT 也非常简单，易于实现，并且可以快速地训练。

LDT 的主要优点是它是一种非线性分类方法，可以处理复杂的分类问题。此外，LDT 对缺失值和异常值不敏感，并且可以处理高维数据。

LDT 的主要缺点是它只能处理二分类问题。如果要处理多分类问题，需要将多分类问题分解成多个二分类问题来解决。此外，LDT 对噪音敏感，如果数据中存在大量噪音，LDT 的分类性能可能会下降。