matlab 给混淆矩阵加图例

要给混淆矩阵加图例，可以使用Matlab中的legend函数。该函数可以在图中添加图例，以便标识不同的类别或数据。首先，你需要根据你的混淆矩阵的类别数量设置图例的标签。然后，使用legend函数将图例添加到混淆矩阵图中。下面是一个示例代码：

labels = {'Class 1', 'Class 2', 'Class 3'}; % 设置图例的标签

figure;
imagesc(confusion_matrix); % 绘制混淆矩阵图
colorbar; % 添加颜色条
xlabel('Actual Class'); % 设置x轴标签
ylabel('Predicted Class'); % 设置y轴标签
title('Confusion Matrix'); % 设置标题
legend(labels); % 添加图例

以上代码中，labels变量包含了你的混淆矩阵中各个类别的标签。你可以根据你的实际情况修改标签的内容或数量。然后，使用legend函数将标签添加到混淆矩阵图中。运行上述代码后，你将得到一个带有图例的混淆矩阵图。

希望这个回答对你有帮助。如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

matlab混淆矩阵，给出详细代码和图例解释，类别为9类

好的，以下是Matlab代码示例以及混淆矩阵的图例解释：

假设你有一个包含9个类别的分类问题，并且已经通过模型预测了测试数据的类别。现在，你想要生成混淆矩阵来评估模型的性能，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，将测试数据的真实类别和预测类别存储在两个向量中，分别命名为“true_labels”和“predicted_labels”。

true_labels = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9];
predicted_labels = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 9 1];

2. 然后，使用Matlab的confusionmat函数生成混淆矩阵。

C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);

此时，变量C将包含混淆矩阵的值。

3. 最后，使用Matlab的imagesc函数将混淆矩阵可视化。

imagesc(C)
colorbar
xlabel('Predicted Class')
ylabel('True Class')

这将生成一个矩阵，其中每个行代表真实类别，每个列代表预测类别。在矩阵中，每个单元格的值表示属于真实类别的样本被预测为属于相应预测类别的次数。例如，如果真实类别为3的样本被预测为属于类别2的次数为4，则矩阵中(3,2)位置的值为4。

此外，你还可以使用Matlab的分类性能评估函数来计算其他指标，例如准确率、召回率和F1分数。

希望这可以帮助你了解如何在Matlab中生成混淆矩阵！