LDA算法的一个目标是使得不同类别之间的距离越远越好，同一类别之中的距离越近越好。那么不同类别之间的距离越远越好，我们是可以理解的，就是越远越好区分。同时，协方差不仅是反映了变量之间的相关性，同样反映了多维样本分布的离散程度（一维样本使用方差），协方差越大（对于负相关来说是绝对值越大），表示数据的分布越分散。所以上面的“欲使同类样例的投影点尽可能接近，可以让同类样本点的协方差矩阵尽可能小”就可以理解了。