独热编码matlab

在 MATLAB 中，可以使用函数 `full()` 和 `sparse()` 来进行独热编码。

独热编码的原理是将类别变量转化为二进制形式，每个类别对应一个二进制数，其中只有一位是 1，其他位都是 0。在 MATLAB 中，可以使用 `full()` 函数将稀疏矩阵转化为普通矩阵，每一行对应一个类别的编码。例如，假设有三个类别分别为 A、B 和 C，可以使用以下代码进行独热编码：

labels = {'A', 'B', 'C', 'A', 'C'};
codes = full(sparse(1:numel(labels), categorical(labels), 1));

其中，`numel(labels)` 表示类别的总数，`categorical(labels)` 将类别转化为分类数据类型，`sparse()` 函数将分类数据类型转化为稀疏矩阵，最后使用 `full()` 函数将稀疏矩阵转化为普通矩阵。得到的 `codes` 矩阵如下所示：

1     0     0
0     1     0
0     0     1
1     0     0
0     0     1

其中的每一行对应一个类别的编码。

相关问题

独热编码matlab代码

在MATLAB中，可以使用 `dummyvar` 函数来实现独热编码。下面是一个简单的示例代码：

data = [1; 2; 3; 2; 1; 3]; % 原始数据
dummy = dummyvar(data); % 独热编码
disp(dummy); % 显示编码结果

在这个示例中，原始数据是一个包含6个元素的列向量，其中每个元素都是1、2或3。使用 `dummyvar` 函数对这个数据进行独热编码，得到一个6行3列的矩阵，其中每一行表示一个原始数据元素的编码结果。可以通过 `disp` 函数来显示编码结果。

matlab独热编码

MATLAB中的独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的标签编码方式，它通过建立一个N × M的寄存器数组来实现编码，其中N代表状态的种类数，M代表样本的数量。在编码过程中，每个编码向量只有一位是有效的，表示该样本所属的状态。

要在MATLAB中进行独热编码，可以使用以下步骤：
1. 首先，确定样本数据的状态种类数N和样本数量M。
2. 创建一个N × M的全零矩阵，作为寄存器数组。
3. 针对每个样本，将其所属的状态对应的位置设为1，其他位置保持为0。可以使用MATLAB中的逻辑索引或者循环来实现这一步骤。
4. 最后，得到的编码结果即为独热编码。

例如，假设有3个样本数据，分别属于3种状态，可以使用MATLAB的代码实现如下：

N = 3; % 状态种类数
M = 3; % 样本数量

data = [1 2 3]; % 样本数据

encoding = zeros(N, M); % 创建全零矩阵

for i = 1:M
    encoding(data(i), i) = 1; % 设置对应位置为1
end

以上代码将会得到一个3 × 3的矩阵`encoding`，其中每一列代表一个样本的独热编码结果。每个编码向量只有一位是1，表示该样本所属的状态。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [独热编码 (One-Hot Encoding) 介绍及MATLAB命令](https://blog.csdn.net/qq_57971471/article/details/121767541)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLAB矩阵基础操作，提供一些基础操作示例](https://download.csdn.net/download/li171049/88249335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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