Примечание
nominal и ordinal типы данных массива не рекомендуются. Чтобы представлять упорядоченный и неупорядоченные дискретные, нечисловые данные, используйте тип данных Категориальных массивов вместо этого.
Nominal and ordinal arrays является типами данных Statistics and Machine Learning Toolbox™ для хранения категориальных значений. Номинальные и порядковые массивы хранят данные, которые имеют конечное множество дискретных уровней, которые могут или не могут иметь естественного порядка.
ordinal массивы хранят категориальные значения упорядоченными уровнями. Например, порядковая переменная сила имеют уровни {маленький, средний, большой}.
nominal массивы хранят категориальные значения неупорядоченными уровнями. Например, номинальная переменная сила имеют уровни {красный, синий, зеленый}.
В экспериментальном плане эти переменные часто называются factors с упорядоченным или неупорядоченным factor levels.
Номинальные и порядковые массивы удобны и память эффективные контейнеры для хранения категориальных переменных. В дополнение к тому, чтобы хранить информацию, о которой категории каждое наблюдение принадлежит, номинальные и порядковые массивы хранят описательные метаданные включая подписи категорий и порядок.
Номинальные и порядковые массивы сопоставили методы, которые оптимизировали общие задачи, такие как слияние категорий, добавление или отбрасывание уровней и изменение меток уровня.
Можно легко преобразовать в и от 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
Массивы строк
Массивы ячеек из символьных векторов
