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结合Fisher判别分析和支持向量机的优点，提出了一种新的分类算法－Fisher—SV分类器（简称FSVC）。该分类器的核心思想就是寻找最优分类面的法向量w^＊，使得样本向量在w^＊上做投影后，不仅使分类间隔达到最大，而且使类内离散程度尽可能小。对于线性情况，可以转化为传统的支持向量机求解，而不需要设计新的求解算法。对于非线性情况，利用再生核理论得出新的求解算法。实验结果表明，该分类器具有很高的准确度和可靠性：