Использование LDA для снижения размерности

LDA - общеизвестен как алгоритм классификации. Но в большинстве статей указывается, что он также может быть использован для снижения размерности. Вопрос, каким образом это будет осуществляться? Понятно, что если есть трехмерные данные, которые хорошо линейно разделяются на два класса, то данные можно ловко спроектировать на пл-ть, перпендикулярную к разделяющей, и получить снижение размерности на 1. (То же для случаев большей размерности) Но такое скромное снижение размерности не выдержит ни какой конкуренции с каким нибудь PCA. Можно ли LDA рассматривать, как конкурент PCA? Как, в случае первого, осуществляется снижение размерности?