距离判别法贝叶斯判别法和费歇尔判别法的异同
距离判别法、贝叶斯判别法和费歇尔判别法是三种常见的分类方法。

它们都是基于已知类别的数据集，通过学习得到一个分类模型，然后用该模型对未知数据进行分类。

虽然它们都属于分类方法，但是它们之间还是存在一些异同点的。

一、距离判别法
距离判别法是根据样本之间的距离来进行分类的方法。

具体地说，对于一个未知样本，计算它与每个已知类别中心之间的距离，然后将其归为距离最近的那个类别。

其中“中心”可以是类别内所有样本的平均值或者其他统计量。

优点：
1. 简单易懂：距离判别法直观易懂，容易理解。

2. 计算简单：计算样本与中心之间的距离只需要进行简单的数学运算即可。

缺点：
1. 对异常值敏感：由于距离判别法是基于样本之间的距离来进行分类，因此如果存在异常值，则可能会影响分类结果。

2. 需要提前确定中心：在使用距离判别法时需要提前确定每个类别的
中心，而这个过程可能会比较困难。

二、贝叶斯判别法
贝叶斯判别法是一种基于概率的分类方法。

它假设每个类别都服从某
种概率分布，然后根据贝叶斯公式计算出每个类别对于给定样本的后
验概率，最终将样本归为后验概率最大的那个类别。

优点：
1. 可以处理多维特征：与距离判别法不同，贝叶斯判别法可以处理多
维特征。

2. 对异常值不敏感：由于贝叶斯判别法是基于概率分布来进行分类的，因此对于一些异常值，它可以通过概率分布来进行修正。

缺点：
1. 需要大量数据：由于贝叶斯判别法需要估计每个类别的概率分布，因此需要大量的数据才能得到准确的结果。

2. 对先验概率敏感：在使用贝叶斯判别法时需要提前确定每个类别的先验概率，而这个过程可能会比较困难。

三、费歇尔判别法
费歇尔判别法是一种基于方差分析理论的分类方法。

它假设每个类别服从某种概率分布，然后根据方差分析的原理来计算每个类别对于给定样本的“可信度”，最终将样本归为“可信度”最高的那个类别。

优点：
1. 可以处理多维特征：与距离判别法不同，费歇尔判别法可以处理多维特征。

2. 对异常值不敏感：由于费歇尔判别法是基于方差分析理论来进行分类的，因此对于一些异常值，它可以通过方差分析来进行修正。

缺点：
1. 需要大量数据：由于费歇尔判别法需要估计每个类别的概率分布，
因此需要大量的数据才能得到准确的结果。

2. 对先验概率敏感：在使用费歇尔判别法时需要提前确定每个类别的先验概率，而这个过程可能会比较困难。

总结：
距离判别法、贝叶斯判别法和费歇尔判别法都是常见的分类方法，它们都有自己的优缺点。

在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的分类方法，并结合具体情况进行调整和改进。