分类变量的数值化一直挺让人头大的，尤其是变量一多、每类又多的时候。用虚拟变量真的是又长又臃肿。而这个基于 Fisher 方法的小工具，在MATLAB里就能跑，专门帮你把分类变量转成数量型的权重值，做回归或者 GLM 时用着还挺顺手。

Fisher 判别的权重提取方式比较聪明，它不是简单地给每个类编号，而是根据组间差异性算出来的数值，换句话说，更能反映每个类别在模型中的“贡献”。嗯，这个方式最早是在 1986 年的一篇论文里提的，用在判别里头，后来被不少人拿来用在别的统计模型里。

你要是正好在搞多组回归、ANOCOVA 或者广义线性模型（GLM），又苦于一堆多类变量，这段MATLAB代码就还挺适合的。结构不复杂，响应也快，只是文档不算详细，动手前建议先看看那个参考文献里是咋讲的。

相关的参考资料也给你备好了，比如基于 Fisher 线性判别（LDA）的分类案例，还有Logistic 回归与分类变量这些文章，读一读思路会更清楚些。

如果你经常被分类变量折腾，可以把这段代码加入你的工具箱里，跑起来也快，调试也不复杂。