可以把d维空间的样本投影到一维空间，然后在此空间上对模式进行分类;在一般情况下，总能找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开的最好;在一维空间里不同类样本尽可能分得开些，即希望两类均值之差越大越好;同时也希望同一类样本尽可能密集，即类内离散度越小越好[/]完整