% 绘制混淆矩阵 figure; imagesc(confusionMat); colorbar; colormap(flipud(gray)); % 添加数值 textStrings = num2str(confusionMat(:),'%d'); textStrings = strtrim(cellstr(textStrings)); [x, y] = meshgrid(1:size(confusionMat,1), 1:size(confusionMat,2)); hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center'); midValue = mean(get(gca,'CLim')); textColors = repmat(confusionMat(:) > midValue, 1, 3); set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));怎么显示类别
时间: 2023-07-16 09:12:46 浏览: 35
可以使用 `set(gca,'XTickLabel',labels)` 和 `set(gca,'YTickLabel',labels)` 来设置混淆矩阵的类别标签,其中 `labels` 是一个包含类别名的字符串数组。例如,假设你有四个类别,分别为 'A'、'B'、'C' 和 'D',那么可以这样设置 X 轴和 Y 轴的标签:
```
labels = {'A', 'B', 'C', 'D'};
set(gca, 'XTickLabel', labels);
set(gca, 'YTickLabel', labels);
```
这样就会在混淆矩阵的左侧和上方显示类别标签了。注意,需要在绘制混淆矩阵之前设置标签。
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data = readmatrix('G:\19\19\2.xls'); % 生成标签 newLabels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; labels = repmat(newLabels, 100, 1); labels = labels(:); % 计算准确率和混淆矩阵 accuracy = zeros(14, 1); confusionMat = zeros(14); for i = 1:14 start_idx = (i-1)*100 + 1; end_idx = i*100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 2) == i) / 100; idx = find(labels == newLabels{i}); confusionMat(i, :) = histcounts(data(idx, 1), 1:15); end 画出混淆矩阵后怎么在每个格子内显示数值
可以使用 `text` 函数在每个格子内显示数值。以下是添加数值的代码:
```
% 绘制混淆矩阵
figure;
imagesc(confusionMat);
colorbar;
colormap(flipud(gray));
% 添加数值
textStrings = num2str(confusionMat(:),'%d');
textStrings = strtrim(cellstr(textStrings));
[x, y] = meshgrid(1:size(confusionMat,1), 1:size(confusionMat,2));
hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center');
midValue = mean(get(gca,'CLim'));
textColors = repmat(confusionMat(:) > midValue, 1, 3);
set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));
```
这段代码会在混淆矩阵每个格子内显示对应的数值。
matlab画10×10混淆矩阵
以下是使用MATLAB绘制10x10混淆矩阵的示例代码:
```matlab
% 生成随机的混淆矩阵
confusionMat = randi([0, 100], 10);
% 将混淆矩阵中的每个值除以总和,以计算每个类别的百分比
confusionMat = confusionMat / sum(confusionMat(:));
% 绘制混淆矩阵
figure;
imagesc(confusionMat);
title('Confusion Matrix');
colormap(flipud(gray));
colorbar;
% 添加类别标签
classNames = {'Class 1','Class 2','Class 3','Class 4','Class 5','Class 6','Class 7','Class 8','Class 9','Class 10'};
tickLabels = cellfun(@(x) sprintf('%s\n',x), classNames, 'UniformOutput', false);
ax = gca;
ax.XTickLabel = tickLabels;
ax.YTickLabel = tickLabels;
ax.TickLength = [0 0];
ax.XTickLabelRotation = 90;
```
在这个例子中,我们首先生成一个随机的10x10混淆矩阵,然后将每个值除以总和以计算每个类别的百分比。接下来,我们使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵。我们使用`colormap`函数来反转灰度图的颜色,使得更高的值显示为黑色,更低的值显示为白色。最后,我们添加类别标签并旋转它们以适应较小的绘图区域。