为什么在matlab中将某一列数据变为分类变量时总会出现undefined类别

在Matlab中将某一列数据变为分类变量时出现undefined类别，通常是因为该列数据中存在缺失值。分类变量要求每个取值都必须有一个类别标签，但是如果存在缺失值，Matlab就无法确定这些缺失值的类别标签，因此会创建一个undefined类别来表示这些缺失值。

解决办法是先将该列数据中的缺失值填充或删除，再将其转换为分类变量，这样就可以避免出现undefined类别了。可以使用Matlab中的函数如fillmissing和rmmissing来填充或删除缺失值。例如，可以使用以下代码将某一列数据中的缺失值删除后再转换为分类变量：

data = readtable('data.csv');
col = data(:, 'Column_Name');
col = rmmissing(col); % 删除缺失值
col = categorical(col); % 转换为分类变量

其中，'Column_Name'是要转换为分类变量的列名。

相关问题

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。