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categorical

범주에 할당된 값을 포함하는 배열

설명

categorical은 High, Med, Low와 같은 유한한 이산 범주 집합에 값을 할당하는 데이터형입니다. 이러한 범주에는 High > Med > Low와 같은 수학적 정렬을 적용할 수 있으며, 이것은 필수 사항이 아닙니다. categorical형 배열을 사용하면 숫자형이 아닌 데이터를 효율적으로 저장하고 편리하게 조작하는 한편, 값에 의미 있는 이름을 부여할 수 있습니다. categorical형 배열은 흔히 테이블에서 행 그룹을 정의하는 데 사용됩니다.

생성

categorical형 배열을 만들려면 다음을 수행하십시오.

• 아래에 설명된 대로 categorical 함수를 사용합니다.

• discretize 함수를 사용하여 연속 데이터를 비닝합니다. Bin을 categorical형 배열로 반환합니다.

• 두 categorical형 배열을 곱합니다. 곱은 categorical형 배열이며 곱의 범주는 두 피연산자 범주의 가능한 모든 조합으로 구성됩니다.

구문

B = categorical(A)

B = categorical(A,valueset)

B = categorical(A,valueset,catnames)

B = categorical(A,___,Name=Value)

설명

B = categorical(A)는 입력 배열로부터 categorical형 배열을 만듭니다. 출력 배열의 범주는 입력 배열의 정렬된 고유한 값들입니다.

B = categorical(A,valueset)는 valueset의 각 값에 대해 하나의 범주를 만듭니다. B의 범주는 valueset의 값과 순서가 동일합니다.

valueset을 사용하여 A에 없는 값에 대한 범주를 포함할 수 있습니다. 반대로, valueset에 없는 값이 A에 포함되어 있으면 B의 대응하는 요소가 정의되지 않습니다.

B = categorical(A,valueset,catnames)는 valueset의 범주 값을 catnames의 대응하는 이름과 일치시켜 범주를 명명합니다.

B = categorical(A,___,Name=Value)는 위에 열거된 구문에 나와 있는 입력 인수 외에, 이름-값 인수를 하나 이상 사용하여 옵션을 지정합니다. 예를 들어, 범주에 수학적 정렬이 적용되었음을 나타내려면 Ordinal을 true로 설정합니다.

입력 인수

A — 입력 배열

숫자형 배열 | 논리형 배열 | categorical형 배열 | datetime형 배열 | duration형 배열 | string형 배열 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

입력 배열로, 숫자형 배열, 논리형 배열, categorical형 배열, datetime형 배열, duration형 배열, string형 배열 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다.

categorical 함수는 string형이나 문자형 벡터인 입력값에서 선행 공백과 후행 공백을 제거합니다.

입력 A에 누락값이 있으면 출력 배열의 대응 요소가 정의되지 않고 <undefined>로 표시됩니다. categorical 함수는 다음 값을 정의되지 않은 categorical형 값으로 변환합니다.

• 숫자형 배열과 duration형 배열의 NaN

• string형 배열에서 누락값인 string형(<missing>) 또는 빈 string형("")

• 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열에서 빈 문자형 벡터('')

• datetime형 배열의 NaT

• categorical형 배열에서 정의되지 않은 값(<undefined>)

출력 배열에는 정의되지 않은 값에 대한 범주가 없습니다. 누락되거나 정의되지 않은 값에 대한 명시적 범주를 만들려면 catnames에 원하는 범주 이름을 포함시키고 valueset에 대응 값으로서 누락값을 포함시켜야 합니다.

또한 입력 A는 다음 클래스 메서드를 갖는 객체의 배열일 수 있습니다.

• unique

• eq

valueset — 범주

unique(A) (디폴트 값) | 고유한 값으로 구성된 벡터

범주로, 고유한 값으로 구성된 벡터로 지정됩니다. valueset의 데이터형과 입력 배열의 데이터형은 동일해야 하지만 입력값이 string형 배열인 경우는 예외입니다. 이 경우, valueset은 string형 배열이거나 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열일 수 있습니다.

categorical 함수는 string형이나 문자형 벡터인 valueset의 요소에서 선행 공백과 후행 공백을 제거합니다.

catnames — 범주 이름

string형 배열 | 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열

범주 이름으로, string형 배열 또는 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다. catnames 입력 인수를 지정하지 않으면 categorical은 valueset의 값을 범주 이름으로 사용합니다.

범주 이름은 누락값인 string형(<missing>), 빈 string형("") 또는 빈 문자형 벡터('')를 포함할 수 없습니다.

입력 배열의 각기 다른 여러 값을 출력 배열의 단일 범주에 병합하려면 해당 값에 대응하는 중복된 이름을 포함하십시오.

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: categorical(A,Ordinal=true)는 범주에 수학적 정렬이 적용되도록 지정합니다.

Ordinal — 순서형 변수 플래그

0 또는 false (디폴트 값) | 1 또는 true

순서형 변수 플래그로, 숫자형 또는 논리값 0(false) 또는 1(true)로 지정됩니다.

0 (false)	categorical은 순서형이 아닌 categorical형 배열을 만듭니다(디폴트 동작). 출력 배열의 범주는 수학적 정렬(Mathematical Ordering)이 적용되지 않습니다. 따라서, 출력되는 값이 동일한지 여부만 비교할 수 있습니다. 다른 관계 연산자를 사용하여 값을 비교할 수는 없습니다.
1 (true)	categorical은 순서형 categorical형 배열을 만듭니다. 출력 배열의 범주는 지정된 첫 번째 범주가 가장 작고 마지막 범주가 가장 크도록 하는 수학적 정렬이 적용됩니다. 값이 동일한지 비교할 수 있을 뿐만 아니라 보다 작음, 보다 큼 등의 관계 연산자를 사용하여 출력되는 값을 비교할 수 있습니다. 또한 순서형 categorical형 배열에는 min 함수와 max 함수를 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 순서형 categorical형 배열 항목을 참조하십시오.

Protected — 보호된 범주 플래그

0 또는 false | 1 또는 true

보호된 범주 플래그로, 숫자형 또는 논리값 0(false) 또는 1(true)로 지정됩니다.

순서형 categorical형 배열의 범주는 항상 보호됩니다. Ordinal을 true로 설정하면 Protected의 디폴트 값도 true입니다. 그렇지 않으면 Protected의 디폴트 값은 false입니다.

0 (false)	새 값을 출력 배열에 할당하면 범주가 자동으로 업데이트됩니다. 따라서 범주가 다른 (비순서형) categorical형 배열을 결합할 수 있습니다. 그에 따라 범주가 업데이트되어 두 배열의 범주를 포함할 수 있습니다.
1 (true)	새 값을 출력 배열에 할당할 때 값은 기존 범주 중 하나에 속해야 합니다. 따라서 동일한 범주를 가진 배열만 결합할 수 있습니다. 새 범주를 출력값에 추가하려면 함수 addcats를 사용해야 합니다.

예제

categorical형 배열을 만들고 범주별로 데이터 분석하기

기상 관측소 코드 목록으로부터 categorical형 배열을 만듭니다. 그런 다음 이 배열을 온도 측정값 테이블에 추가합니다. categorical형 배열을 사용하면 테이블의 데이터를 범주별로 쉽게 분석할 수 있습니다.

먼저 기상 관측소 코드로 구성된 배열을 만듭니다.

Stations = ["S1" "S2" "S1" "S3" "S2"]

Stations = 1×5 string
    "S1"    "S2"    "S1"    "S3"    "S2"

기상 관측소 코드로부터 categorical형 배열을 생성하려면 categorical 함수를 사용합니다.

Stations = categorical(Stations)

Stations = 1×5 categorical
     S1      S2      S1      S3      S2 

범주를 표시합니다. 세 개의 관측소 코드가 범주입니다.

categories(Stations)

ans = 3×1 cell
    {'S1'}
    {'S2'}
    {'S3'}

이제 기상 데이터가 포함된 테이블을 만듭니다. 테이블에는 기온, 날짜, 관측소 코드가 있습니다.

Temperatures = [58;72;56;90;76];
Dates = datetime(["2017-04-17";"2017-04-18";"2017-04-30";"2017-05-01";"2017-04-27"]);
Stations = Stations';
tempReadings = table(Temperatures,Dates,Stations)

tempReadings=5×3 table
    Temperatures       Dates       Stations
    ____________    ___________    ________

         58         17-Apr-2017       S1   
         72         18-Apr-2017       S2   
         56         30-Apr-2017       S1   
         90         01-May-2017       S3   
         76         27-Apr-2017       S2   

기상 관측소별로 테이블의 데이터를 분류합니다. 예를 들어, 관측소 S2의 데이터가 있는 테이블 행을 반환합니다. 논리형 인덱스로 구성된 배열을 사용하여 Stations가 S2인 테이블의 요소를 참조합니다.

TF = (tempReadings.Stations == "S2")

TF = 5×1 logical array

   0
   1
   0
   0
   1

tempReadings(TF,:)

ans=2×3 table
    Temperatures       Dates       Stations
    ____________    ___________    ________

         72         18-Apr-2017       S2   
         76         27-Apr-2017       S2   

기상 관측소와 관련된 데이터에서 패턴을 찾으려면 관측소별 온도 측정값으로 구성된 산점도 플롯을 만듭니다.

scatter(tempReadings,"Stations","Temperatures","filled")

입력 배열에 없는 범주 지정하기

string형 배열을 categorical형 배열로 변환합니다. categorical형 배열에 원래 배열에 없는 값을 포함하는 범주 집합이 있음을 지정합니다.

먼저, 반복되는 값의 집합을 갖는 string형 배열을 만듭니다.

A = ["red" "blue" "blue" "blue" "blue" "red"]

A = 1×6 string
    "red"    "blue"    "blue"    "blue"    "blue"    "red"

string형 배열을 categorical형 배열로 변환합니다. 범주를 지정합니다. green을 범주로 포함합니다.

valueset = ["blue" "red" "green"];
B = categorical(A,valueset)

B = 1×6 categorical
     red      blue      blue      blue      blue      red 

categorical형 배열의 범주를 표시합니다. 이 배열에는 입력 string형 배열에서 가져오지 않은 범주가 있습니다.

categories(B)

ans = 3×1 cell
    {'blue' }
    {'red'  }
    {'green'}

범주 이름 지정하기

숫자형 배열을 만듭니다.

A = [1 3 2; 2 1 3; 3 1 2]

A = 3×3

     1     3     2
     2     1     3
     3     1     2

숫자형 배열을 categorical형 배열로 변환합니다. 범주의 값과 이름을 지정합니다.

B = categorical(A,[1 2 3],["red" "green" "blue"])

B = 3×3 categorical
     red        blue      green 
     green      red       blue  
     blue       red       green 

범주를 표시합니다.

categories(B)

ans = 3×1 cell
    {'red'  }
    {'green'}
    {'blue' }

B는 순서형 categorical형 배열이 아닙니다. 따라서, B에 있는 값은 등호 ==와 ~=만 사용하여 비교할 수 있습니다.

범주 red에 속하는 요소를 찾습니다. 논리형 인덱싱을 사용하여 찾은 요소에 액세스합니다.

TF = (B == "red")

TF = 3×3 logical array

   1   0   0
   0   1   0
   0   1   0

B(TF)

ans = 3×1 categorical
     red 
     red 
     red 

누락된 입력값과 빈 입력값에 대한 범주 지정하기

기본적으로 categorical 함수는 누락값(예: NaN, NaT, 빈 string형, 누락값인 string형)을 정의되지 않은 categorical형 값으로 변환합니다. 하지만 categorical을 호출하면 누락값이 속할 범주를 지정할 수 있습니다.

예를 들어, 빈 string형과 누락값인 string형을 포함하는 string형 배열을 생성합니다.

A = ["hi" "lo" missing "" "lo" "lo" "hi"]

A = 1×7 string
    "hi"    "lo"    <missing>    ""    "lo"    "lo"    "hi"

먼저 string형 배열을 정의되지 않은 요소가 있는 categorical형 배열로 변환합니다.

C = categorical(A)

C = 1×7 categorical
     hi      lo      <undefined>      <undefined>      lo      lo      hi 

categories(C)

ans = 2×1 cell
    {'hi'}
    {'lo'}

그런 다음 그 배열을 다시 변환합니다. 이번에는 누락값인 string형에 대한 범주로 INDEF를 지정합니다.

C = categorical(A,["lo" "hi" missing],["lo" "hi" "INDEF"])

C = 1×7 categorical
     hi      lo      INDEF      <undefined>      lo      lo      hi 

categories(C)

ans = 3×1 cell
    {'lo'   }
    {'hi'   }
    {'INDEF'}

누락값인 string형과 빈 string형 모두에 대한 범주로 INDEF를 지정합니다.

C = categorical(A,["lo" "hi" missing ""],["lo" "hi" "INDEF" "INDEF"])

C = 1×7 categorical
     hi      lo      INDEF      INDEF      lo      lo      hi 

categories(C)

ans = 3×1 cell
    {'lo'   }
    {'hi'   }
    {'INDEF'}

순서형 categorical형 배열 만들기

5×2 숫자형 배열을 만듭니다.

A = [3 2;3 3;3 2;2 1;3 2]

A = 5×2

     3     2
     3     3
     3     2
     2     1
     3     2

A를 1, 2, 3으로 범주 child, adult, senior를 각각 나타내는 순서형 categorical형 배열로 변환합니다.

valueset = [1 2 3];
catnames = ["child" "adult" "senior"];
B = categorical(A,valueset,catnames,Ordinal=true)

B = 5×2 categorical
     senior      adult  
     senior      senior 
     senior      adult  
     adult       child  
     senior      adult  

B가 순서형 배열이므로, B의 범주에는 수학적 정렬인 child < adult < senior가 적용됩니다. 순서형 categorical형 값에 모든 관계 연산자를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, adult보다 큰 값을 갖는 요소를 반환합니다.

TF = B > "adult"

TF = 5×2 logical array

   1   0
   1   1
   1   0
   0   0
   1   0

B(TF)

ans = 5×1 categorical
     senior 
     senior 
     senior 
     senior 
     senior 

배열 사전할당 및 범주 초기화하기

NaN으로 구성된 배열을 만들고 이 배열을 categorical형 배열로 변환하여 임의 크기의 categorical형 배열을 사전할당할 수 있습니다. 배열을 사전할당한 후에는 범주 이름을 지정하고 범주를 배열에 추가하여 해당 범주를 초기화할 수 있습니다.

먼저 NaN으로 구성된 배열을 만듭니다. 임의 크기의 배열을 만들 수 있습니다. 예를 들어, NaN으로 구성된 2×4 배열을 만듭니다.

A = NaN(2,4)

A = 2×4

   NaN   NaN   NaN   NaN
   NaN   NaN   NaN   NaN

그런 다음 NaN으로 구성된 배열을 변환하여 categorical형 배열을 사전할당합니다. categorical 함수는 NaN을 정의되지 않은 categorical형 값으로 변환합니다. NaN이 "숫자가 아님(Not-a-Number)"을 나타내는 것처럼 <undefined>는 범주에 속하지 않는 categorical형 값을 나타냅니다.

A = categorical(A)

A = 2×4 categorical
     <undefined>      <undefined>      <undefined>      <undefined> 
     <undefined>      <undefined>      <undefined>      <undefined> 

실제로 이 시점에서 A는 범주가 없습니다.

categories(A)

ans =

  0×0 empty cell array

A 범주를 초기화하려면 addcats 함수를 사용하여 범주 이름을 지정하고 이를 A에 추가합니다. 예를 들어 small과 medium, large를 3개의 A 범주로 추가합니다.

A = addcats(A,["small" "medium" "large"])

A = 2×4 categorical
     <undefined>      <undefined>      <undefined>      <undefined> 
     <undefined>      <undefined>      <undefined>      <undefined> 

A의 요소는 정의되지 않은 값인 반면, 해당 범주는 addcats로 초기화하였습니다.

categories(A)

ans = 3×1 cell
    {'small' }
    {'medium'}
    {'large' }

이제 A에 범주가 있으므로 정의된 categorical형 값을 A 요소로 할당할 수 있습니다.

A(1) = "medium";
A(8) = "small";
A(3:5) = "large"

A = 2×4 categorical
     medium           large      large            <undefined> 
     <undefined>      large      <undefined>      small       

연속된 숫자형 데이터를 범주로 비닝하기

discretize 함수는 연속 데이터에서 범주를 만드는 데 권장되며, 특히 입력값의 간격이 좁은 경우에 권장됩니다. 두 값 사이의 차이가 약 5e-5보다 작은 경우 두 값의 간격이 좁습니다. 값의 간격이 좁은 경우 categorical 함수는 값으로부터 고유한 범주 이름을 만들 수 없습니다.

100개의 난수가 있는 숫자형 배열을 만듭니다.

X = rand(100,1)

X = 100×1

    0.8147
    0.9058
    0.1270
    0.9134
    0.6324
    0.0975
    0.2785
    0.5469
    0.9575
    0.9649
    0.1576
    0.9706
    0.9572
    0.4854
    0.8003
      ⋮

이 난수를 세 개의 범주로 비닝하려면 discretize를 사용합니다. Bin 경계와 Bin의 범주 이름을 지정합니다.

C = discretize(X,[0 .25 .75 1],"categorical",["small" "medium" "large"])

C = 100×1 categorical
     large 
     large 
     small 
     large 
     medium 
     small 
     medium 
     medium 
     large 
     large 
     small 
     large 
     large 
     medium 
     large 
     small 
     medium 
     large 
     large 
     large 
     medium 
     small 
     large 
     large 
     medium 
     large 
     medium 
     medium 
     medium 
     small 
      ⋮

세 개 데이터 범주의 히스토그램을 플로팅합니다.

histogram(C)

범주의 모든 조합 생성하기

두 개의 categorical형 배열을 곱할 경우 결과는 새 범주 집합을 갖는 categorical형 배열입니다. 새 범주는 두 개의 원래 categorical형 배열의 범주에서 생성된, 순서가 지정된 모든 쌍입니다. 가능한 모든 범주 조합의 집합은 두 개의 원래 범주 집합의 카테시안 곱(Cartesian product)이라고도 알려져 있습니다.

예를 들어, 두 개의 categorical형 배열을 만듭니다. 이 배열에는 6명의 환자에 대한 혈액형과 Rh 인자가 나열되어 있습니다.

bloodGroups = categorical(["A" "AB" "O" "O" "A" "A"], ...
                          ["A" "B" "AB" "O"])

bloodGroups = 1×6 categorical
     A      AB      O      O      A      A 

Rhfactors = categorical(["+" "+" "-" "-" "+" "+"])

Rhfactors = 1×6 categorical
     +      +      -      -      +      + 

두 배열의 범주를 표시합니다. 두 categorical형 배열은 동일한 개수의 요소를 가지지만, 범주 개수는 서로 다를 수 있습니다.

categories(bloodGroups)

ans = 4×1 cell
    {'A' }
    {'B' }
    {'AB'}
    {'O' }

categories(Rhfactors)

ans = 2×1 cell
    {'+'}
    {'-'}

이 두 categorical형 배열을 곱합니다. 곱의 요소는 입력 배열의 대응하는 요소들의 조합에서 가져옵니다.

bloodTypes = bloodGroups .* Rhfactors

bloodTypes = 1×6 categorical
     A +      AB +      O -      O -      A +      A + 

하지만 곱의 범주는 두 배열의 범주에서 생성될 수 있는, 순서가 지정된 모든 쌍입니다. 따라서 일부 범주는 출력 배열의 어떤 요소에도 해당되지 않을 수 있습니다.

categories(bloodTypes)

ans = 8×1 cell
    {'A +' }
    {'A -' }
    {'B +' }
    {'B -' }
    {'AB +'}
    {'AB -'}
    {'O +' }
    {'O -' }

제한 사항

• 입력 배열이 숫자형 배열, datetime형 배열 또는 duration형 배열이고 이 입력 배열의 값에서 범주 이름을 생성하는 경우 categorical은 유효 숫자 5자리로 반올림합니다.

  예를 들어, categorical([1 1.23456789])의 경우 이 두 값에서 1과 1.2346이 범주 이름으로 생성됩니다. 연속된 숫자형 데이터, duration형 데이터 또는 datetime형 데이터에서 범주를 생성하려면 discretize 함수를 사용하십시오.

• 입력 배열에 간격이 너무 좁은 숫자형 값, datetime형 값 또는 duration형 값이 있는 경우 categorical은 그러한 값으로부터 범주 이름을 생성할 수 없습니다. 입력 배열에 차이가 약 5e-5보다 작은 두 값이 있는 경우 값의 간격이 너무 좁다고 여겨집니다.

  예를 들어, categorical([1 1.00001])은 두 숫자형 값 사이의 차이가 너무 작기 때문에 이 두 숫자형 값으로부터 범주 이름을 만들 수 없습니다. 연속된 숫자형 데이터, duration형 데이터 또는 datetime형 데이터에서 범주를 생성하려면 discretize 함수를 사용하십시오.

팁

• categorical형 배열을 수락하거나 반환하는 함수 목록은 categorical형 배열 항목을 참조하십시오.

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

categorical 함수는 tall형 배열을 지원하지만 다음과 같은 사용법 관련 참고 및 제한 사항이 있습니다.

• 범주 목록을 알고 있는 경우 categorical(A,valueset)를 사용하여 tall categorical형 배열을 만들 때 범주를 제공하는 것이 좋습니다. 범주가 제공되지 않으면 대다수 계산 시 범주 확인을 위해 MATLAB^®에서 추가적인 데이터 통과를 수행해야 합니다.

자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• R2019a부터는 코드 생성을 위한 MATLAB 코드에 categorical형 배열을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Code Generation for Categorical Arrays (MATLAB Coder) 항목과 Categorical Array Limitations for Code Generation (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.

스레드 기반 환경
MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 1개의 입력값으로 구성된 구문 B = categorical(A)의 경우 범주의 순서는 정의되지 않습니다. 순서를 적용하려면 valueset 및 catnames를 사용하십시오.

자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2013b에 개발됨

참고 항목

categories | discretize | iscategorical | addcats | times | NaN | missing

도움말 항목

• categorical형 배열 생성하기
• categorical형 배열로 데이터에 액세스하기
• categorical형 배열 사용의 이점
• categorical형 배열을 지원하는 핵심 함수
• categorical형 데이터 플로팅하기
• categorical형 배열 요소 비교하기
• categorical형 배열 결합하기
• Produce All Combinations of Categories from Two Categorical Arrays