Reducción de características aplicando un análisis discriminante lineal, LDA. De esta manera es posible combinar la información más relevante proporcionada por las características más discriminatorias y obtener una transformación a 2 características finales (Característica 1 y Característica 2). Luego de eso, se obtiene una proyección bidimensional, donde se maximiza la distancia euclidiana entre diferentes severidades de falla. Esta proyección permite observar la agrupación de datos entre diferentes severidades de fallas, ya que el eje de proyección principal se selecciona para ser la Característica 1 y la Característica 2, respectivamente.