Fisher 判别的变量转换方法，真的蛮适合用在 MATLAB 里搞定分类数据的。尤其是碰到那种名义变量想转成数值型做后续的场景，txform.m就比较省心了。多分类问题也没压力，转换后的数据还能直接喂给回归或神经网络用，效率还挺高。

Fisher 的 LDA 算法，就是拿来做变量降维和分类优化的老牌方法。它的核心思路也简单：找一个投影方向，让不同类别尽量拉开距离，类内的保持紧凑。你把原来的分类变量扔进去，转出来的就是一组连续变量，可以直接当数值特征用，像txform.m这种工具就帮你省了不少事。

实战里经常用在信用评估、医学诊断这些数据比较敏感的地方，模型对输入特征要求高，靠人工编码又累又容易错。而这个方法直接搞定，适合快速迭代。

哦对了，记得看下license.txt，里面写了使用限制。用别人的代码，遵守规则是基本操作，是要放到商用项目里的话，别忽视了。

你要是对 Fisher 降维、分类变量转化感兴趣，可以顺着这几个资源看看：

如果你平时用 MATLAB 做机器学习或者统计建模比较多，那这种变量转换的技巧建议早点掌握，模型效果能提升不少。