判别分析是用一种统计的方法根据已有的数据集去分析新的数据属于那一类的方法
适用于数据集较小的情况，因为数据量够大的话神经网络的准确率会比传统的判别分析高得多
距离判别法:
欧氏距离
简单的计算数据集中每一类的样本均值
对于新数据，计算新数据与各类样本均值的欧氏距离
取离此新数据距离最近的类别为此数据的类别
马氏距离
马氏距离的优点是考虑了各特征之间的相互关系与尺度
马氏距离的公式 
当协方差阵为单位阵时，各特征间无关，此时马氏距离等于欧氏距离
对马氏距离的具体分析在https://www.cnblogs.com/likai198981/p/3167928.html