Il arrive souvent en analyse discriminante que l’appartenance des individus aux classes d’une partition de la population ne soit pas connue avec certitude, ou qu’il soit délicat d’attribuer strictement un individu à une catégorie lorsque la partition est définie à partir d’une variable numérique découpée en classes. Il semble alors plus raisonnable de se donner une distribution de probabilité sur les classes qu’une fonction booléenne d’appartenance surtout si un individu est proche de la frontière entre deux classes.