是的，Fisher线性判别函数是大学中常见的知识之一。它是一种经典的模式识别方法，用于将多维数据投影到一维空间，以实现分类和判别。Fisher线性判别函数基于最大化类间距离和最小化类内距离的原则，通过计算数据的投影方向来实现分类。在统计学、模式识别、机器学习等领域都有广泛应用。了解和掌握Fisher线性判别函数对于理解和应用这些领域的相关算法和方法具有重要意义。
fisher线性判别函数是大学的知识，
Fisher判别问题就可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。
而通过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。
