29:采集身边10个同学的身高体重性别信息，构造成excel数据表示 30 ## 采用Fish线性判别建立模型 31、让计算机根据身高体重判断出性别：并评估规型的精度 使用R语言中的MASS包完成完成。

首先，为了采集10个同学的身高体重性别信息，并将其存储到Excel文件中，你可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个Excel工作表：
使用Microsoft Excel或Google Sheets创建一个新的电子表格，列标题可以包括"姓名"、"性别"、"身高 (cm)" 和 "体重 (kg)"。

2. 数据输入：
- 在第一行填写这四个字段的名称。
- 然后在下面逐行记录每个同学的信息，如："张三, 男, 175, 68", "李四, 女, 160, 50"等。

30. 导入和处理数据：
在R中，先安装并加载`readxl`包来读取Excel文件，然后使用`read_excel()`函数导入数据。假设文件名为`students.xlsx`，可以这样做：

   library(readxl)
   data <- read_excel("students.xlsx")

31. 利用Fishers线性判别法（Linear Discriminant Analysis, LDA）建模：
使用`MASS`包的`lda()`函数。假设变量`height`代表身高，`weight`代表体重，`gender`是分类变量（通常用1和2表示男性和女性），模型构建如下：

   model <- lda(gender ~ height + weight, data = data)

若要预测新样本的性别：

   new_data <- data.frame(height = [新样本身高], weight = [新样本体重])
   prediction <- predict(model, newdata = new_data)

评估模型精度：
可以使用`confusionMatrix()`函数计算模型的混淆矩阵，查看准确率、召回率、F1分数等指标：

   confusion_matrix <- confusionMatrix(prediction, data$gender)
   accuracy <- confusion_matrix$overall["Accuracy"]
   print(paste("模型精度:", accuracy))