mAtlab带值散点图
时间: 2024-04-28 08:18:21 浏览: 22
Matlab中的带值散点图是一种用于可视化数据的图表类型,它可以展示数据点的位置和数值大小。在Matlab中,你可以使用scatter函数来创建带值散点图。
scatter函数的基本语法如下:
scatter(x, y, s, c)
其中,x和y是数据点的横纵坐标,s是数据点的大小,c是数据点的颜色。
下面是一个示例代码,展示如何创建一个带值散点图:
```matlab
% 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 20, 30, 40, 50];
values = [5, 10, 15, 20, 25];
% 创建带值散点图
scatter(x, y, values, 'filled');
% 添加标题和标签
title('带值散点图');
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');
% 添加颜色条
colorbar;
```
在这个示例中,我们创建了一个包含5个数据点的带值散点图。数据点的横坐标为x,纵坐标为y,数值大小为values。使用'filled'参数可以填充数据点的颜色。最后,我们添加了标题、标签和颜色条来增强图表的可读性。
相关问题
matlab 真值 预测值 散点图
您可以使用MATLAB绘制真值和预测值之间的散点图,以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建真值和预测值数据
true_values = [1, 2, 3, 4, 5];
predicted_values = [1.2, 1.8, 2.9, 3.5, 4.2];
% 绘制散点图
scatter(true_values, predicted_values);
hold on;
% 添加直线 y=x
x = min(true_values):max(true_values);
plot(x, x, 'r--');
% 添加标题和标签
title('True vs Predicted Values');
xlabel('True Values');
ylabel('Predicted Values');
% 显示图形
hold off;
```
这段代码会将真值和预测值绘制在散点图上,并添加一条直线 y=x 表示理想情况。您可以根据自己的数据和需求进行修改。希望对您有所帮助!
matlab自带的 svm 散点图
Matlab自带的SVM散点图可以通过使用plot函数和svmtrain/svmclassify函数来绘制。具体步骤如下:
1.加载数据并将其分为训练集和测试集。
例如:
load fisheriris
inds = ~strcmp(species,'setosa');
X = meas(inds,:);
y = species(inds,:);
y = nominal(y);
N = size(X,1); %观测值数
idx = randperm(N);
trainingSize = floor(N/2);
Xtrain = X(idx(1:trainingSize),:);
Xtest = X(idx(trainingSize+1:end),:);
ytrain = y(idx(1:trainingSize));
ytest = y(idx(trainingSize+1:end));
2.训练SVM分类器
例如:
SVM = svmtrain(Xtrain,ytrain);
SVMstruct = svmtrain(Xtrain,ytrain,'ShowPlot',true);
3.使用测试集测试分类器
例如:
group = svmclassify(SVM,Xtest);
4.使用plot函数绘制散点图
例如:
gscatter(X(:,1),X(:,2),species,'rgb','osd');
hold on;
plot(X(:,1),X(:,2),'k.');
plot(SVM.SupportVectors(:,1),SVM.SupportVectors(:,2),'ko','MarkerSize',10);
legend('setosa','versicolor','virginica','Observations','Support Vector');
hold off;