matlab绘制 混淆矩阵

淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种矩阵，它可以展示出分类器在测试集上的分类结果。在Matlab中，可以使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

以下是绘制混淆矩阵的步骤和示例代码：

1. 准备数据：将测试集的真实标签和预测标签存储在两个向量中。

2. 创建混淆矩阵：使用confusionmat函数创建混淆矩阵。

3. 绘制混淆矩阵：使用confusionchart函数绘制混淆矩阵。

示例代码如下：

% 准备数据
trueLabels = [1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5];
predictedLabels = [1 2 3 4 5 2 2 3 4 1 1 2 3 4 5];

% 创建混淆矩阵
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

% 绘制混淆矩阵
confusionchart(confMat);

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matlab绘制混淆矩阵

### 如何在 MATLAB 中绘制混淆矩阵

#### 使用 `plotconfusion` 函数绘制基本混淆矩阵

为了创建一个基础版本的混淆矩阵，可以使用内置函数 `plotconfusion`。此方法适用于已经拥有目标类标签 (`targets`) 和模型预测结果 (`outputs`) 的情况。

% 假设 targets 是实际类别向量, outputs 是预测类别向量.
% 这里仅提供了一个简单的例子.

targets = [0 1 0 1; 1 0 1 0]; % 已知的真实分类标签
outputs = [0 0 0 1; 1 1 1 0]; % 预测得到的结果
figure;
plotconfusion(targets(:), outputs(:)); % 调用 plotconfusion 函数并传入参数

上述代码片段展示了如何调用 `plotconfusion` 来生成一张标准形式的混淆矩阵图表[^5]。

#### 利用 `imagesc` 实现自定义样式混淆矩阵

对于更复杂的可视化需求，比如想要调整颜色映射或增加额外的文字说明，则可以通过组合多个绘图命令实现：

C = confusionmat([1 2 3], [1 2 2]); % 创建一个小规模测试用混淆矩阵 C
figure;
imagesc(C);                         % 显示图像化表示的数据表
axis square                        ; % 设置坐标轴比例相同
colormap jet                       ; % 应用色彩方案
colorbar                           ; % 添加彩色条辅助解读数值大小
title('Confusion Matrix Example')   ;
xlabel('Predicted Class');
ylabel('Actual Class');
set(gca,'XTick',1:size(C,2),'YTick',1:size(C,1));

这段脚本不仅能够展示混淆矩阵本身，还通过设置不同的属性让最终呈现出来的图形更为直观和美观[^4].

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

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