matlab 如何画混淆矩阵

以下是使用MATLAB绘制混淆矩阵的步骤：

1.首先，你需要准备好混淆矩阵的数据。混淆矩阵是一个N x N的矩阵，其中N是分类的数量。矩阵的每个元素(i, j)表示实际属于类别i的样本被预测为类别j的数量。

2.使用MATLAB的confusionmat函数来计算混淆矩阵。该函数的输入参数是实际类别和预测类别的向量。例如，如果你有一个实际类别为[1 2 1 3]，预测类别为[1 2 3 3]的样本集，你可以使用以下代码计算混淆矩阵：

actual = [1 2 1 3];
predicted = [1 2 3 3];
C = confusionmat(actual, predicted);

3.使用MATLAB的imagesc函数将混淆矩阵可视化。该函数的输入参数是混淆矩阵C。你可以使用以下代码将混淆矩阵可视化：

imagesc(C);
colorbar;

这将生成一个热图，其中每个单元格的颜色表示该单元格中的计数。你可以使用colorbar函数添加一个颜色刻度条。

相关问题

matlab画混淆矩阵

Matlab可以使用以下步骤来画混淆矩阵：

1.首先，创建一个函数来绘制混淆矩阵。函数的输入参数为混淆矩阵（mat）、坐标轴上要显示的标签向量（tick）和类别数量（num_class）。

2.在函数中使用imagesc函数绘制彩色图像，使用colormap函数设置颜色映射，并使用colorbar函数添加颜色条。

3.使用meshgrid函数创建网格，设置x和y坐标。

4.使用text函数在每个格子中添加矩阵元素的文本，并使用set函数设置文本的颜色。

5.使用set函数设置坐标轴的标签和刻度，并使用rotateXLabels函数旋转x轴的标签。

下面是完整的Matlab代码示例：

function draw_cm(mat, tick, num_class)
    imagesc(1:num_class, 1:num_class, mat);
    colormap(flipud(gray));
    textStrings = num2str(mat(:), '%0.2f');
    textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
    [x, y] = meshgrid(1:num_class);
    hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center');
    midValue = mean(get(gca, 'CLim'));
    textColors = repmat(mat(:) > midValue, 1, 3);
    set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));
    set(gca, 'xticklabel', tick, 'XAxisLocation', 'top');
    set(gca, 'XTick', 1:num_class, 'YTick', 1:num_class);
    set(gca, 'yticklabel', tick);
    rotateXLabels(gca, 315);
end

请问还有其他问题吗？

matlab画混淆矩阵加入值

要在MATLAB中画混淆矩阵并加入值，可以使用confusionchart函数。以下是一个示例代码：

% 创建混淆矩阵
actualLabels = [1 0 1 1 0 1 0 0 1 0];
predictedLabels = [1 0 0 1 0 1 1 0 1 1];

% 统计混淆矩阵中每个类别的数量
numClasses = 2;
C = confusionmat(actualLabels, predictedLabels);

% 创建混淆矩阵图
figure
confusionchart(C, 'Normalization', 'row-normalized')

% 在混淆矩阵图中加入值
h = gca;
h.XAxis.TickLabelRotation = 45;
h.XAxis.FontSize = 10;
h.YAxis.FontSize = 10;
h.Title.FontSize = 12;
h.YLabel.String = 'Actual';
h.XLabel.String = 'Predicted';

这段代码会创建一个混淆矩阵图，并将实际类别和预测类别的数量加入到图中。你可以根据自己的数据替换`actualLabels`和`predictedLabels`来绘制你自己的混淆矩阵。