变形Fisher判别准则函数是一种改进的线性判别分析方法，旨在优化类间分离性与类内紧凑性的平衡。它通过调整传统Fisher准则中的散度矩阵权重或引入正则化项，提升模型在高维数据或小样本情况下的判别性能。最优判别向量集是指在该准则函数下求解得到的投影方向，这些方向能够最大化类别区分度。通常通过广义特征值分解获得，适用于模式识别、特征提取等领域，尤其对多分类问题具有较好的适应性。该方法在保持计算效率的同时，增强了模型的鲁棒性。