费希尔判别函数是统计学中的一种重要方法，主要用于模式识别和机器学习领域。它通过计算不同类别之间的距离，帮助我们在多个类别中准确地区分出某一特定类别。简而言之，费希尔判别函数是基于费希尔准则的一种数学表达式，目的是找到能够最大化不同类别间距。