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机器学习算法接收的是数值型变量 把字符型编码为数值型的过程叫做编码 我们用到的：
例如：令 红=1，黄=2，蓝=3. 那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。然而这意味着机器可能会学习到“红<黄<蓝”
每个样本只对应于一个类别（即只在对应的特征处值为1，其余地方值为0）
例如：有三种颜色状态，所以就有3个比特。即红色：1 0 0 ，黄色: 0 1 0，蓝色：0 0 1 。如此一来每两个向量之间的距离都是根号2，在向量空间距离都相等，所以这样不会出现偏序性，基本不会影响基于向量空间度量算法的效果
