费希尔判别法的基本思想
费希尔判别法，又称Fisher LDA(Linear Discriminant Analysis）或Fisher正则化，是一种多变量分类分析技术，是20世纪30年代由英国统计学家菲舍尔第一次提出的。该技术具有某种正则属性，可实现二分类或多分类分析，并有助于综合对各个分类因素的重要性程度快速排序。
费希尔判别法最重要的特性在于它专注于各个分类变量之间的相关性，可生成一组权重因子，分析出最有价值的分类变量，并可以用权重因子对每个样本进行评分，使系统能够可靠地把新输入的样本归入不同分类范畴。
在高等教育中也可以使用费希尔判别法。例如，学校可以使用费希尔判别法仔细评估潜在学生的申请材料，从而能够准确地确定学生的入学标准。它还可以用于确定高考考生的排名，从而根据得分和预测可能的能力来确定学生的合格程度。它还可以帮助学校确定最具有吸引力的课程，这些课程可能对学生有更多的吸引力，也可能带来更多的利益。
正则化可以理解为一种什么法此外，费希尔判别法还可以帮助高校管理者评估校园安全情况，并减少校园内犯罪行为的发生，提升学生的学习环境。费希尔判别法还可以用来及时识别学生表现出来的异常问题，从而及早发现学生在生活上表现出来的社会问题，从而及早给学生提供危机意识教育。
事实上，费希尔判别法是目前高等教育中被广泛应用的一种数据挖掘技术，可以帮助高校管理者更加精确地识别出进入学校的入学生，根据学生的资历做出正确的判断，确定最适合学生发展的课程，帮助学校管理者评估校园安全情况，并为高校提高学生的学习效率和学习质量做出贡献。

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