我们写论文的时候需要对我们得到原始数据做进一步的分析加工，比如数据的分类、回归、相关性分析等等，把数据变成更为直观的指标，下面给大家介绍一下spss如何做Fisher判别分析（分类）。
工具/原料
1
分类
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Fisher判别
方法/步骤
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首先是对数据的准备，分别为train（训练数据）和test（测试数据），数据示例Excel表格，如图所示
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训练和测试数据总共有四类（标签：1、2、3、4），打开spss将数据加载进来，点击“文件”，选择“打开”→“数据”，选择模型数据即可，如图所示
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数据加载完成后，点击菜单栏“分析（Analyze）→分类（Classify）→判别（Discriminate）”,如图所示
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这是会调出Fisher判别分析参数输入页面，在左侧选择V10，点击最上面箭头加入分组变量输入标签（1,4）；剩下左侧数据全部导入自变量中（选择一起输入），如图所示
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分组变量和自变量输入完成之后，点击右侧“统计量”勾选“Fisher和未标准化”，点击继续；再点击“分类”勾选“个案结果”其他默认即可；再点击“保存”全部勾选，点击继续，如图所示
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以上参数设置之后，点击“确定”即可运行分类；稍等之后就会出现结果，结果如图所示
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另外想查看分类结果，可以点击数据页面，类别标签后面即是分类后的标签，将之复制到excel可以统计混淆矩阵，计算精度和Kappa系数，如图所示
注意事项
另外使用Excel读取数据，数据大了spss有可能会少读一行，注意检查！
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