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 类别的原因可能是因为数据中存在缺失值（NaN）或者非法值。在将数据转换为分类变量时，Matlab 会尝试将所有唯一的值作为不同的类别，但是由于缺失值或者非法值无法被识别为有效值，因此就会被默认为 undefined 类别。

解决这个问题的方法是先对数据进行清洗，将缺失值或者非法值处理掉，然后再将数据转换为分类变量。你可以使用 ismissing 函数查找缺失值，使用 isnan 函数查找非法值，并使用 fillmissing 函数或者删除这些值。例如：

% 读取数据
data = readtable('data.csv');

% 查找缺失值和非法值
missing = ismissing(data);
illegal = isnan(data);

% 处理缺失值和非法值
data = fillmissing(data, 'previous'); % 使用前一个有效值填充缺失值
data(illegal) = NaN; % 将非法值设置为缺失值

% 将某一列数据转换为分类变量
data.category = categorical(data.category);

这样处理后，就可以将数据成功地转换为分类变量，而且不会出现 undefined 类别了。

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。