Примечание
The nominal и ordinal типы данных массива не рекомендованы. Чтобы представлять упорядоченные и неупорядоченные дискретные нечисловые данные, используйте вместо этого тип данных Категориальные Массивы.
Nominal and ordinal arrays Statistics and Machine Learning Toolbox™ для хранения категориальных значений. Номинальные и порядковые массивы хранят данные, которые имеют конечный набор дискретных уровней, которые могут иметь или не иметь естественный порядок.
ordinal массивы хранят категориальные значения с упорядоченными уровнями. Для примера порядковая переменная может иметь уровни {small, medium, large}.
nominal массивы хранят категориальные значения с неупорядоченными уровнями. Для примера номинальная переменная может иметь уровни {красный, синий, зеленый}.
В экспериментальном проекте эти переменные часто называются factors с упорядоченными или неупорядоченными factor levels.
Номинальные и порядковые массивы являются удобными и эффективными для памяти контейнерами для хранения категориальных переменных. В дополнение к хранению информации о том, к какой категории принадлежит каждое наблюдение, номинальные и порядковые массивы хранят описательные метаданные, включая метки категорий и порядок.
Номинальные и порядковые массивы имеют связанные методы, которые упрощают общие задачи, такие как объединение категорий, добавление или удаление уровней и изменение меток уровней.
Вы можете легко преобразовать в и из номинальных или порядковых массивов. Чтобы создать номинальный или порядковый массив, используйте nominal или ordinal, соответственно. Можно преобразовать эти типы данных в номинальные или порядковые массивы:
Числовые массивы
Логические массивы
Символьные массивы
Строковые массивы
Массивы ячеек из символьных векторов
