fisher最优分割法

Fisher最优分割法是一种常用的特征选择算法，用于在监督学习中选择最具有代表性的特征。该方法基于特征的类间距离和类内距离之比来评估特征的重要性，选择具有最大特征值的特征作为分割特征。具体来说，该方法的步骤包括计算每个特征的均值和方差，然后计算每个特征的类内距离和类间距离之比，选择具有最大特征值的特征作为分割特征。这个算法是一种经典的特征选择方法，被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。