matlab画10×10混淆矩阵矩阵内可加数字

下面是一个简单的例子，展示如何在 Matlab 中画一个 10x10 的混淆矩阵，并且在矩阵内显示数字：

% 生成一个 10x10 的混淆矩阵
confMat = randi([0, 100], 10);

% 绘制混淆矩阵
imagesc(confMat);

% 添加刻度和标签
xticks(1:10);
yticks(1:10);
xlabel('Predicted Class');
ylabel('True Class');

% 在矩阵内显示数字
textStrings = num2str(confMat(:), '%d');
textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
[x, y] = meshgrid(1:10);
hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center');
midValue = mean(get(gca, 'CLim'));
textColors = repmat(confMat(:) > midValue, 1, 3);
set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));

这段代码会生成一个 10x10 的混淆矩阵，并且在矩阵内显示数字。你可以将 `confMat` 替换为你自己的混淆矩阵。如果你想要更改数字的样式，可以修改 `num2str` 函数的格式字符串。

相关问题

matlab画10×10混淆矩阵矩阵内可自己加数字

以下是使用 MATLAB 绘制 10x10 混淆矩阵的示例代码：

% 假设混淆矩阵为 confusion_matrix，可自行替换为实际数据
confusion_matrix = randi([0 50], 10, 10);

% 绘制混淆矩阵图
figure;
imagesc(confusion_matrix);    % 绘制图像
colorbar;                     % 添加颜色条
title('Confusion Matrix');    % 添加标题

% 设置坐标轴标签
xlabel('Predicted Class');
ylabel('True Class');

% 添加数字标签
text_strings = num2str(confusion_matrix(:), '%d');
text_strings = strtrim(cellstr(text_strings));
[x, y] = meshgrid(1:10);     % 生成网格坐标
hStrings = text(x(:), y(:), text_strings(:), ...
                'HorizontalAlignment', 'center');
midValue = mean(get(gca,'CLim')); % 获取颜色条中间值
textColors = repmat(confusion_matrix(:) > midValue, 1, 3);
set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));

该代码使用 `randi` 函数生成随机的 10x10 混淆矩阵作为示例数据，你可以将其替换为实际的混淆矩阵。绘制的混淆矩阵图中，每个格子内都显示了对应的数字。注意，数字标签的颜色是根据其大小和颜色条中间值来确定的，可以根据需要进行调整。

matlab随机森林分类绘制混淆矩阵

要绘制随机森林分类器的混淆矩阵，可以按照以下步骤操作：

1. 训练随机森林分类器

使用MATLAB中的`TreeBagger`函数可以训练随机森林分类器。例如，假设我们要训练一个有50棵树的分类器，可以按照以下方式设置分类器参数：

nTrees = 50;
rng(1); % 设置随机数种子，保证结果可重复
model = TreeBagger(nTrees, Xtrain, Ytrain);

其中，`Xtrain`是训练数据的特征矩阵，`Ytrain`是对应的类别标签。

2. 对测试数据进行预测

使用训练好的分类器对测试数据进行预测，并将预测结果与真实标签进行比对，得到分类器的混淆矩阵。

Ypred = predict(model, Xtest);
Ypred = str2double(Ypred);
confMat = confusionmat(Ytest, Ypred);

其中，`Xtest`是测试数据的特征矩阵，`Ytest`是对应的真实类别标签。`predict`函数返回的是一个字符串数组，需要转换为数字类型。

3. 绘制混淆矩阵

使用MATLAB中的`confusionchart`函数可以绘制混淆矩阵。例如，可以按照以下方式绘制混淆矩阵：

classes = unique(Ytest);
classNames = cellstr(num2str(classes));
figure;
confusionchart(confMat, classNames);

其中，`classes`是类别标签的取值，`classNames`是对应的类别名称。`cellstr`函数将数字转换为字符串类型。

绘制的混淆矩阵将显示分类器的预测结果与真实结果之间的对应关系，可以帮助我们评估分类器的性能。