对于七十多个离散品牌应该采用什么编码方式更便于后续的深度神经网络处理
在Matlab中进行bootstrap时，可以采用以下几种编码方式：
二进制编码：将每个离散品牌转换为一个固定长度的二进制向量。这种编码方式简单易实现，但可能会导致维度灾难问题。
整数编码：将每个离散品牌映射为一个唯一的整数，然后使用整数表示数据。这种编码方式比较方便，但是在训练深度神经网络时可能会遇到标签泛化的问题。
独热编码：将每个离散品牌编码为一个与总类别数相等长度的向量，其中只有一个元素为1，其余都为0。这种编码方式能够有效避免标签泛化的问题，但可能会导致高维度的稀疏矩阵。
对于七十多个离散品牌的数据集，独热编码可能是更好的选择。因为它能够避免标签泛化的问题，并且现代的深度神经网络能够很好地处理高维度的稀疏矩阵。另外，由于独热编码具有良好的可解释性，也更容易在后续的数据分析和特征工程中使用。