fisher分类器研究现状

Fisher分类器是一种经典的线性分类器，也被称为Fisher线性判别分析（FLDA）。它是由英国统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在1936年提出的。Fisher分类器在统计学和机器学习领域都有广泛的应用。

近年来，随着机器学习和深度学习的发展，Fisher分类器在某些场景下已经被取代。然而，在某些特定的任务中，Fisher分类器仍然具有重要的应用价值。比如，在许多生物医学领域的数据分析中，Fisher分类器仍然是一种被广泛使用的分类方法。

此外，一些研究人员也在探索如何将Fisher分类器与其他机器学习算法相结合，以提高分类精度和鲁棒性。比如，一些研究人员将Fisher分类器与深度学习模型相结合，提出了一种叫做Fisher判别卷积神经网络（Fisher Discriminant Convolutional Neural Network，简称FDCNN）的模型，该模型在图像分类任务中表现出了较好的性能。

总的来说，Fisher分类器虽然已经有了一些替代品，但在某些特定的场景下仍然具有重要的应用价值，同时也有研究人员在不断探索如何将其与其他机器学习算法相结合，以提高分类精度和鲁棒性。