基于Fisher方法算法流程，Python实现Fisher线性判别方法

1. 数据预处理：读取数据、标准化数据、拆分训练集和测试集
2. 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
3. 计算矩阵特征值和特征向量
4. 选择前k个特征向量构建变换矩阵
5. 对训练数据进行变换
6. 训练分类器并对测试数据进行分类

Python实现Fisher线性判别方法的代码如下：

import numpy as np

class FisherLDA:
    def __init__(self, k_components=None):
        self.k_components = k_components
        
    def fit(self, X, y):
        X = X.astype(float)
        y = y.astype(int)
        n_samples, n_features = X.shape
        n_classes = len(np.unique(y))
        mean_overall = np.mean(X, axis=0)
        Sw = np.zeros((n_features, n_features))
        Sb = np.zeros((n_features, n_features))
        for i in range(n_classes):
            Xi = X[y==i]
            mean_class = np.mean(Xi, axis=0)
            Sw += (Xi - mean_class).T.dot(Xi - mean_class)
            Sb += len(Xi) * (mean_class - mean_overall).reshape(-1, 1).dot((mean_class - mean_overall).reshape(1, -1))
        eigvalues, eigvectors = np.linalg.eig(np.linalg.inv(Sw).dot(Sb))
        eigvectors = eigvectors.T
        idxs = np.argsort(abs(eigvalues))[::-1]
        eigvalues = eigvalues[idxs]
        eigvectors = eigvectors[idxs]
        if self.k_components is not None:
            eigvectors = eigvectors[:self.k_components]
        self.w = eigvectors.dot(np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T)).astype(float)
        
    def transform(self, X):
        return X.dot(self.w.T)
    
    def predict(self, X):
        X = self.transform(X)
        return np.argmax(X, axis=1)

其中，`fit`方法实现了Fisher算法的主要流程，`transform`方法用于将数据进行变换，`predict`方法用于对数据进行分类。