fisaher分析特征选择

资 源 简 介

fisaher分析特征选择

详 情 说 明

Fisher分析是一种经典的线性判别方法，常用于特征选择与降维任务。其核心思想是通过最大化类间离散度与类内离散度的比值（Fisher准则），找到最具判别力的特征组合。

在特征选择场景中，Fisher分析主要实现两个目标：一是评估单个特征的判别能力，通过计算每个特征的Fisher得分进行排序筛选；二是寻找最优特征子集，通过线性变换将原始特征空间投影到低维判别空间。

该方法特别适合处理小样本情况下的分类问题，其投影后的新特征能保持最大的类别可分性。需要注意的是，Fisher分析假设数据服从高斯分布且各类协方差矩阵相同，在实际应用中需先验证这些前提条件。现代机器学习中，Fisher判别分析常与PCA等降维方法结合使用，或作为神经网络等模型的预处理步骤。