matlab绘制三分类混淆矩阵

你可以使用 Matlab 的 confusionmat 函数绘制三分类混淆矩阵。这个函数接受两个向量，一个是真实标签，一个是预测标签。以下是一个简单的示例代码：

% 假设你已经有了真实标签和预测标签
true_labels = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
predicted_labels = [1 2 3 1 1 2 2 2 3];

% 绘制混淆矩阵
C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);
confusionchart(C);

这将绘制一个三分类混淆矩阵的可视化图表。你也可以使用 confusionmat 函数的输出作为数据来进行其他类型的可视化。

相关问题

matlab绘制3分类混淆矩阵并显示每一类的准确率和错误率

好的，下面是实现步骤：

1. 定义混淆矩阵和类别名称：

C = [10 1 3;
     2 12 1;
     4 0 15];
classnames = {'Class1', 'Class2', 'Class3'};

2. 显示混淆矩阵的热力图：

figure;
heatmap(C, 'Colormap', hot, 'ColorbarVisible', 'off', ...
    'XLabel', 'Predicted Label', 'YLabel', 'True Label', ...
    'XTickLabels', classnames, 'YTickLabels', classnames);
title('Confusion Matrix');

这里使用了`heatmap`函数来绘制混淆矩阵的热力图，并设置横轴和纵轴的标签和刻度。其中，`XTickLabels`和`YTickLabels`参数用来设置标签的名称。

3. 计算每一类的准确率和错误率：

N = sum(C(:));
acc = diag(C)' / sum(C, 2)';
err = 1 - acc;

这里使用了`diag`函数将混淆矩阵的对角线元素取出来，表示每一类被正确分类的样本数，再除以该类别的总样本数，即可得到准确率。错误率可以通过准确率求出。

4. 显示每一类的准确率和错误率：

for i = 1:length(classnames)
    fprintf('%s: ACC=%.2f%%, ERR=%.2f%%\n', classnames{i}, acc(i)*100, err(i)*100);
end

这里使用了循环结构，逐一输出每一类的准确率和错误率。

希望这个回答对你有帮助！

matlab绘制3分类混淆矩阵并计算每一类的准确率和错误率

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要有一个3分类的混淆矩阵。这个混淆矩阵可以由你的分类器输出得到，或者是手动输入的。

这里我提供一个示例的混淆矩阵，你可以根据实际情况进行替换：

C = [10 1 3;
     2 12 1;
     4 0 15];

这个混淆矩阵表示的是一个3分类问题，总共有27个样本，其中10个被正确地分类到第一类，1个被错误地分类到第一类，3个被错误地分类到第三类，以此类推。

接下来，你可以使用以下代码将混淆矩阵可视化出来：

figure;
heatmap(C,'Colormap',hot,'ColorbarVisible','off');
title('Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Label'); ylabel('True Label');

这个代码会生成一个热力图，每个格子的颜色表示该类样本被预测为另外一类的数量。你可以根据自己的需要进行修改和美化。

接下来，你需要计算每一类的准确率和错误率。这可以通过以下代码实现：

acc = zeros(1,3);  % 存储每一类的准确率
err = zeros(1,3);  % 存储每一类的错误率

for i = 1:3
    acc(i) = C(i,i) / sum(C(:,i));  % 计算准确率
    err(i) = 1 - acc(i);  % 计算错误率
end

这个代码会将每一类的准确率和错误率分别存储在`acc`和`err`数组中。你可以根据需要进行输出或者使用。

希望我的回答对你有帮助！