线性判别式分析，又称为Fisher线性判别~（Linear discriminant analysis）(Fisher linear discriminant)
最大化类间均值，最小化类内方差
通过调整权重向量组件，可选择一个投影方向，最大化地类别分离性~
两个类的均值向量：
对样本进行投影时，使得类别最简单的分离，是投影的类别均值的分离~
最大化类间均值
其中约束
最小化类内方差
，其中
Fisher 判别准则：
等价于：
其中：
对权重W求微分，使得J(W)最大化，当：
化简之~
参考文献：Pattern recognition and machine learning (Christopher M. Bishop) pp: 186-189
此博文中，也有介绍~ 讲的非常好~ http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943