Möglich ist auch eine Merkmalsvorbehandlung, die eine Transformation der Merkmale in der Weise vornimmt, dass Korrelation vermieden wird (Hauptkomponentenanalyse, Diskriminanzanalyse oder Unabhängigkeitsanalyse).
Auch Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse, Varianzanalyse und viele andere multivariate Verfahren stehen in engem Zusammenhang mit der kanonischen Korrelationsanalyse.
Eingesetzt wird die Diskriminanzanalyse in der Statistik und im Maschinellen Lernen, um durch Raumtransformation eine gute Darstellung von Merkmalen zu erreichen, und dient als Klassifikator (Diskriminanzfunktion) oder zur Dimensionsreduzierung.
Die für eine Ratingprognose verwendeten Kennzahlen werden in der Regel mittels Diskriminanzanalysen, logistischen Regressionen oder neuronalen Netze abgeleitet.
Die Diskriminanzanalyse ist eine Methode der multivariaten Verfahren in der Statistik und dient der Unterscheidung von zwei oder mehreren Gruppen, die mit mehreren Merkmalen (auch Variablen) beschrieben werden.