Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同总体之间的离差(记为B)尽可能地大，而同一总体内的离差(记为E)尽可能地小来确定判别系数l=(l1，l2…lp)′。数学上证明判别系数l恰好是|B-λE|=0的特征根，记为λ1≥λ2≥…≥λr>0。所对应的特征向量记为l1，l2，…lr，则可写出多个相应的线性判别函数，在有些问题中，仅用一个λ1对应的特征向量l1所构成线性判别函数y1=l′1x不能很好区分各个总体时，可取λ2对应的特征向量l′2建立第二个线性判别函数y2=l′2x，如还不够，依此类推。有了判别函数，再人为规定一个分类原则(有加权法和不加权法等)就可对新样品x判别所属。Fisher判别法是根据方差分析的思想建立起来的一种能较好区分各个总体的线性判别法，由Fisher在1936年提出。该判别方法对总体的分布不做任何要求。