判别分析是一种统计分析方法，旨在通过已知类别的样本数据，构建分类规则或判别函数，用于将新样本正确归类。判别分析在实际应用中常被用于模式识别、市场研究、医学诊断等领域。在判别分析中，核心任务是找到不同类别之间的差异，并通过这种差异来预测新数据所属的类别。本教程将重点介绍Fisher判别方法及如何建立和评价判别函数。在教程中，结合理论与实际示例，将帮助读者理解和掌握判别分析在实际问题中的应用。文章目录Fisher判别方法判别函数的建立与评价总结Fisher判别方法Fisher判别方法是最经典的一种线性判别分析方法，它的核心思想是通过在高维空间中找到一个超平面，使得样本在投影到该超平面上时，类内方差最小化、类间方差最大化，从而达到最优的分类效果。Fisher判别的优势在于，它不需要假设数据服从特定的分布，这使得它在多种场景中具有较强的适用性。假设有两类数据集，每一类数据的均值向量分别为μ 1 \mu_1μ
