matlab如何将字符标签转化为独热码向量

在 MATLAB 中，可以使用 `categorical` 函数将字符标签转换为分类数组。然后，可以使用 `dummyvar` 函数将分类数组转换为独热码向量。

以下是示例代码：

% 创建一个包含字符标签的单元格数组
labels = {'cat', 'dog', 'cat', 'bird', 'dog'};

% 将标签转换为分类数组
categories = categorical(labels);

% 将分类数组转换为独热码向量
onehot = dummyvar(categories);

`onehot` 的输出将是一个大小为 `5x3` 的矩阵，其中每一行表示一个标签的独热码向量。例如，第一行对应标签 `'cat'`，其独热码向量为 `[1 0 0]`。

相关问题

matlab如何将字符标签转化为独热码向量，怎么再转化回去

在MATLAB中，将字符标签转化为独热码向量可以使用 `ind2vec` 函数，将独热码向量转化回字符标签可以使用 `vec2ind` 函数。

例如，假设有一个字符标签向量 `labels`，其中包含三个类别 A、B、C，可以使用以下代码将其转化为独热码向量：

labels = ['A', 'B', 'C', 'B', 'A'];
classes = unique(labels);
numClasses = length(classes);
targets = zeros(numClasses, length(labels));
for i = 1:length(labels)
    index = find(strcmp(classes, labels(i)));
    targets(index, i) = 1;
end

这里首先使用 `unique` 函数找到所有不同的类别，然后使用 `strcmp` 函数找到每个标签在类别中的索引，最后将对应位置的值设置为1。

将独热码向量转化回字符标签可以使用以下代码：

[~, indices] = max(targets);
predictedLabels = classes(indices);

这里首先使用 `max` 函数找到每个样本中最大值的索引，然后使用 `classes` 向量找到对应的字符标签。注意，这里使用了 `~` 忽略了 `max` 函数返回的最大值，因为在这里并不需要使用。

matlab如何将字符标签转化为独热码向量，再转换回去，需要转换回标签的是独热码，存储形式是数组怎么办？

在MATLAB中，可以使用`categorical`函数将字符标签转化为分类数组，然后使用`dummyvar`函数将分类数组转化为独热码向量。例如：

% 将字符标签转化为分类数组
labels = {'A', 'B', 'C', 'A', 'C'};
categories = unique(labels);
cat_labels = categorical(labels, categories);

% 将分类数组转化为独热码向量
onehot = dummyvar(cat_labels);

如果要将独热码向量转化回标签，可以使用`find`函数和`unique`函数。例如：

% 将独热码向量转化回标签
[~, idx] = max(onehot, [], 2);
recovered_labels = categories(idx);

如果独热码向量以数组的形式存储，可以使用`reshape`函数将其转化为矩阵形式，然后使用上述方法进行转换。例如：

% 以数组形式存储独热码向量
onehot_array = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1; 1 0 0; 0 0 1];

% 将数组形式的独热码向量转化为矩阵形式
n = size(onehot_array, 1);
m = length(categories);
onehot_matrix = reshape(onehot_array', [m, n])';

% 将矩阵形式的独热码向量转化回标签
[~, idx] = max(onehot_matrix, [], 2);
recovered_labels = categories(idx);