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Matlab 对数据集的默认组织方式是将数据按列和行存储，具体来说，设数据集为 X，则每一列代表一个特征向量，行数 d 表示特征向量的长度，列数 N 则表示样本的数目。这种组织方式便于数据的输入和处理。

1. 模型预测与MSE损失

在Matlab中，可以通过以下代码实现自编码器模型的预测及其MSE损失计算：

% 加载数据集到内存X = abalone_dataset;% 定义自编码器模型ae = trainAutoencoder(X);% 在训练集上预测重构值X_rec = predict(ae, X);% 计算MSE损失mse_loss = mse(X, X_rec);

2. 整数标签与分类标签的转换

如果需要将整数标签转换为分类标签，可以使用 categorical() 函数。例如：

% 生成随机整数标签integer_labels = randi([0, 9], 10, 1);% 定义分类标签名称label_names = {'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'};% 转换为分类标签categorical(integer_labels, 0:9, label_names);

3. 分类标签到数值的转换

要将分类标签转换为数值，可以使用 grp2idx() 函数。例如：

% 创建分类变量c = categorical({'Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Female'});% 将分类标签转换为数值索引n = grp2idx(c);

通过以上方法，可以在Matlab中高效地处理数据集，实现模型预测和分类任务。