Создайте вектор-столбец категориальных данных, задающих типы цвета.

Colors = {'Red';'Blue';'Green';'Red';'Green';'Blue'};
Colors = categorical(Colors);

Создайте фиктивные переменные для каждого типа цвета.

D = dummyvar(Colors)

D = 6×3

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

Столбцы в D соответствуйте уровням в Colors. Например, первый столбец dummyvar соответствует первому уровню, 'Blue', в Colors.

Отобразите уровни категории Colors.

categories(Colors)

ans = 3x1 cell
    {'Blue' }
    {'Green'}
    {'Red'  }

Создайте матричный group из данных, содержащих эффекты двух машин и трех операторов на процессе.

machine = [1 1 1 1 2 2 2 2]';
operator = [1 2 3 1 2 3 1 2]';
group = [machine operator]

group = 8×2

     1     1
     1     2
     1     3
     1     1
     2     2
     2     3
     2     1
     2     2

Создайте фиктивные переменные данных в group.

D = dummyvar(group)

D = 8×5

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

Первые два столбца D представляйте наблюдения за машиной 1 и машиной 2, соответственно. Остальные столбцы представляют наблюдения за этими тремя операторами.

Создайте массив ячеек телефонных типов и числовой вектор из кодов области.

phone = {'mobile';'landline';'mobile';'mobile';'mobile';'landline';'landline'};
codes = [802 802 603 603 802 603 802]';

Поскольку данные о коде области имеют два уровня (а не 802 уровня, соответствующие целым числам 1:802), преобразуйте codes к категориальному вектору.

newcodes = categorical(codes);

Объедините phone и newcodes сгруппированные переменные в массив ячеек group.

group = {phone,newcodes};

Создайте фиктивные переменные для групп в group.

D = dummyvar(group)

D = 7×4

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

Первые два столбца D соответствуйте телефонным типам, и последние два столбца соответствуют кодам области.

Создайте фиктивные переменные, и затем декодируйте их назад в исходные данные.

Создайте вектор-столбец категориальных данных, задающих типы цвета.

colorsOriginal = ["red";"blue";"red";"green";"yellow";"blue"];
colorsOriginal = categorical(colorsOriginal)

colorsOriginal = 6x1 categorical
     red 
     blue 
     red 
     green 
     yellow 
     blue 

Определите классы в категориальном векторе.

classes = categories(colorsOriginal);

Создайте фиктивные переменные для каждого типа цвета при помощи dummyvar функция.

dummyColors = dummyvar(colorsOriginal)

dummyColors = 6×4

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

Декодируйте фиктивные переменные во втором измерении при помощи onehotdecode функция.

colorsDecoded = onehotdecode(dummyColors,classes,2)

colorsDecoded = 6x1 categorical
     red 
     blue 
     red 
     green 
     yellow 
     blue 

Декодируемые переменные совпадают с типами исходного цвета.