介绍一下这个fisher分类面

Fisher分类面是一种由统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）提出的分类方法。它被用于将数据点分为不同的类别，并且最大程度地使同一类别内的数据点相似，不同类别之间的数据点尽可能地不相似。

Fisher分类面基于线性判别分析（LDA）的思想，通过找到最佳的投影轴来实现分类。它假设数据点服从多元正态分布，并尝试找到一个投影轴，使得在该轴上的投影具有最大的类别间距离和最小的类别内散度。换句话说，Fisher分类面寻求一个投影，使得同一类别内的数据点尽可能接近，而不同类别之间的数据点尽可能远离。

Fisher分类面可以用于二元分类和多元分类问题，并且在许多实际应用中被广泛使用，如模式识别、图像处理、生物信息学等领域。它是一种经典的分类方法，为数据分析提供了一种有效而可靠的工具。