作为统计学的学生，请浅析一下二次判别分析。

二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis, QDA）是一种用于分类问题的统计方法，它通过对每个类别的高斯分布进行拟合，来预测新的样本所属的类别。

QDA假设每个类别的数据都来自于一个多元高斯分布，因此需要对每个类别分别拟合一个多元高斯分布，并估计出均值向量和协方差矩阵。对于新的样本，QDA计算它属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。

相较于线性判别分析（LDA），QDA能够处理更加复杂的非线性数据分布，因为它允许每个类别的协方差矩阵不同，而LDA假设所有类别的协方差矩阵相同。但是，QDA需要估计更多的参数，因此对于小样本数据来说，容易出现过拟合的问题。

总的来说，QDA适用于处理非线性数据分布的分类问题，但需要注意过拟合问题。在实际应用中，可以根据具体问题选择使用LDA还是QDA。