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采用接近函数(close)调节类间距离的权重,重新定义类间散度矩阵,改进原有的Fisher准则,使得类别均值之间相接近的类更好的分开,避免类间重叠和交叉的现象,从而提高了降维后的分类性能。选择经典LDA作为比较对象,在随机产生的数据集上进行实验,结果表明该算法能够更好的将相接近的类分开。