matlab中将某一列数据变为分类变量时出现undefined类别

在 MATLAB 中将某一列数据变为分类变量时出现 undefined 类别，这通常是因为该列数据中存在 NaN 或 Inf 值所导致的。NaN 和 Inf 值无法被分类变量识别，因此会被自动归类为 undefined 类别。

要解决此问题，可以使用 MATLAB 中的 isnan 和 isinf 函数来判断数据中是否存在 NaN 或 Inf 值，并将其去除或替换为其他数值，例如：将 NaN 值替换为 0，将 Inf 值替换为一个较大的数值。

下面是一个示例代码：

data = [1 2 3 NaN 5 Inf 7 8];
nanidx = isnan(data);
data(nanidx) = 0;
infidx = isinf(data);
data(infidx) = 10^6;
categories = categorical(data);

在上述代码中，首先定义了一个包含 NaN 和 Inf 值的数据列 data，然后使用 isnan 和 isinf 函数将 NaN 和 Inf 值分别标记为 true，然后将 NaN 值替换为 0，将 Inf 值替换为一个较大的数值，最后使用 categorical 函数将数据转换为分类变量。

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matlab将表格中某一列字符变成分类变量

可以使用 `categorical` 函数将表格中的某一列字符转换为分类变量。假设表格名为 `table1`，需要将第二列字符转换为分类变量，可以使用以下代码：

table1.Var2 = categorical(table1.Var2);

其中，`Var2` 是表格中第二列的变量名。执行以上代码后，`table1.Var2` 就变成了分类变量。

matlab中将数值变量变成独热编码

在Matlab中，可以使用`dummyvar`函数将数值变量转换为独热编码。

假设有一个数值变量`x`，其中包含`n`个不同的取值。可以通过以下代码将其转换为独热编码：

% 生成示例数据
x = [1 2 4 3 2 1 3];

% 将数值变量转换为独热编码
dummy = dummyvar(x);

运行上述代码后，会得到一个大小为`n`×`max(x)`的矩阵`dummy`，其中第`i`行第`j`列的元素为1表示第`i`个样本的取值为`j`。

如果需要将数值变量转换为独热编码，并且使用`table`类型保存数据，则可以使用以下代码：

% 生成示例数据
x = [1 2 4 3 2 1 3];

% 将数值变量转换为独热编码，并保存为table类型
dummyTable = array2table(dummyvar(x), 'VariableNames', {'x1', 'x2', 'x3', 'x4'});

运行上述代码后，会得到一个大小为`n`×`max(x)`的表格`dummyTable`，其中包含四个变量`x1`、`x2`、`x3`和`x4`，分别表示原始数值变量的四个取值。每个变量均为逻辑型，表示该样本是否属于该类别。