R语言线性判别分析LDA错误率很高怎么办

R语言进行线性判别分析，用lda()对于数据的分类错误率很高，有没有其他什么好的方法可以解决？急！

分类还有很多方法，如果n<p,lda或qda都是可以，如果非线性可分，就用qda。精度依然不高，尝试其它分类方法如glm,decision tree, randomForest,boosting等等很多分类方法。没有一个模型是万能的。