为什么神经网络要把标签集Y处理成categories，直接用double性质不行吗

通常把神经网络的标签集 Y 从数值型（double）转换成 categorical，主要有几个原因：

1. 配合 classificationLayer 要求
   MATLAB 的深度学习工具箱里，如果要做“分类”任务，标签必须是离散的类别（category），而不是连续的数值。classificationLayer 会把输出当成对各个类别的预测分布来处理，而它期望看到的是一个 categorical 向量。如果直接传入 double 型的 0、1、2…，训练函数会把它当成回归目标，或者报错说“标签格式不对”。
2. 内部自动一键热编码（one-hot）
   当 Y 是 categorical 时，trainNetwork 会自动把它映射成 one-hot 向量（例如 State0→[1 0 0 …]、State1→[0 1 0 …]），无需手动去做 ind2vec、dummyvar 之类的预处理。
3. 可读性和可维护性
   用 categorical 标签，后续做统计、分布查看、混淆矩阵时就可以直接用类别名称（“State0” … “State5”）而不是 0–5 的数字，更直观。像示例里用 tabulate(Y) 直接就能打印出每个类别的样本数和百分比。
4. 防止标签值被当成数值大小看待
   如果保留为 double，网络可能会把 “5” 当成比 “0” 更大的目标值去回归，而不是把它当成一个平等的类别。在分类任务中，类别之间没有大小顺序，用 categorical 可以避免这种歧义。

总结：

• 分类要用离散的类别（categorical），而不是数值（double）。
• categorical(Y) 的标签格式正好满足 MATLAB 深度学习分类接口的需求，省去了许多手动编码和潜在错误。