准则

采用一种分类形式后，就要采用准则来衡量分类的效果，最好的结果一般出现在准则函数的极值点上，因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题，即求准则函数的参数，如线性分类器中的权值向量。

分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则

Fisher准则

Fisher线性判别分析LDA（Linearity Distinction Analysis）
基本思想：对于两个类别线性分类的问题，选择合适的阈值，使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面，使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。 
Fisher线性判别并不对样本的分布进行任何假设，但在很多情况下，当样本维数比较高且样本数也比较多时，投影到一维空间后样本接近正态分布，这时可以在一维空间中用样本拟合正态分布，用得到的参数来确定分类阈值。

。。类间离差平方和最大，类内离差平方和最小的投影方向。准则函数：组间离差平方和/组内离差平方和；准则：超过阈值？

感知机准则

基本思想：对于线性判别函数，当模式的维数已知时，判别函数的形式实际上就已经确定下来，线性判别的过程即是确定权向量

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