matlab对分类添加图例

在 MATLAB 中，要为分类数据添加图例，您可以使用“legend”函数和“scatter”函数。

假设您有两个分类数据集，每个数据集有不同的颜色，您可以按照以下步骤添加图例：

1. 使用“scatter”函数绘制您的分类数据。例如，假设您有两个数据集，一个用红色表示，另一个用蓝色表示：

x1 = rand(50,1);
y1 = rand(50,1);
x2 = rand(50,1)+1;
y2 = rand(50,1);
scatter(x1,y1,'r');
hold on;
scatter(x2,y2,'b');

2. 使用“legend”函数添加图例。您可以使用“legend”函数中的“Label”参数指定每个分类数据集的标签。例如，假设您的两个数据集分别表示“数据集1”和“数据集2”：

legend('数据集1','数据集2');

完整代码如下：

x1 = rand(50,1);
y1 = rand(50,1);
x2 = rand(50,1)+1;
y2 = rand(50,1);
scatter(x1,y1,'r');
hold on;
scatter(x2,y2,'b');
legend('数据集1','数据集2');

执行上述代码将生成包含两个分类数据集的散点图，并在图表中添加名为“数据集1”和“数据集2”的图例。

相关问题

matlab分类如何画图

在MATLAB中，可以使用plot函数进行分类图的绘制。首先，需要将数据按照类别进行分组，然后分别绘制每个类别的数据点。具体步骤如下：

1. 将数据按照类别分组，每个类别对应一个向量或矩阵。
2. 使用plot函数分别绘制每个类别的数据点，可以使用不同的颜色或标记来区分不同的类别。例如：

x1 = [1, 2, 3, 4];
y1 = [1, 4, 9, 16];
x2 = [1, 2, 3, 4];
y2 = [2, 4, 6, 8];
plot(x1, y1, 'ro', x2, y2, 'bx');

上述代码中，x1和y1是第一个类别的数据，x2和y2是第二个类别的数据。'ro'和'bx'分别表示红色圆形和蓝色叉号，用于区分不同的类别。

3. 可以使用xlabel、ylabel和title函数添加坐标轴标签和图标题，以及legend函数添加图例。例如：

xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Classification Plot');
legend('Class 1', 'Class 2');

上述代码中，xlabel和ylabel分别添加X轴和Y轴标签，title添加图标题，legend添加图例，用于说明不同颜色/标记对应的类别。

绘制出来的图形如下所示：


matlab画多分类问题的ROC曲线

在MATLAB中绘制多分类问题的ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），通常需要以下几个步骤：

1. **预处理数据**：首先，你需要有预测概率（通常是介于0和1之间的值），通常来自支持向量机（SVM）、决策树、神经网络或其他模型。数据应包含两个部分：实际标签（类别）和模型预测的概率（用于正负样本区分）。

2. **生成真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）**：对于每一个阈值，你需要计算实际为正类别的样本被正确识别出的比例（TPR）以及错误地将负样本识别为正的比例（FPR）。通常，TPR随着阈值降低而增加，FPR随着阈值降低而增加。

3. **计算ROC曲线**：通过遍历所有可能的阈值，收集对应的TPR和FPR点，然后使用`plot`函数把这些点连接起来形成ROC曲线。

4. **添加AUC（Area Under the Curve）**：计算ROC曲线下方的面积，这是评估模型分类性能的重要指标。MATLAB的`prctile`函数可以帮助计算AUC值。

5. **可视化**：最后，可以使用`hold on`绘制多条ROC曲线，如果有多类，分别代表每个类别的ROC曲线，并用颜色区分。可以用`legend`命令添加图例。

示例代码可能会像这样：

% 假设X为特征，y为类别，ypred为预测概率
[X, y] = ...; % 加载和准备数据
[~, class_labels] = unique(y);
num_classes = length(class_labels);

% 初始化TPR/FPR矩阵
TPR = zeros(num_classes, num_classes);
FPR = zeros(num_classes, num_classes);

for i = 1:num_classes
    [fpr, tpr, ~] = roc_curve(y == class_labels(i), ypred(:,i)); % 计算ROC曲线
    TPR(i,:) = tpr;
    FPR(i,:) = fpr;
end

% 绘制ROC曲线和AUC
figure;
hold on;
for i = 1:num_classes
    plot(FPR(i,:), TPR(i,:), '-o', 'MarkerFaceColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    auc = trapz(FPR(i,:), TPR(i,:)); % 计算并标注AUC
    text(0.9, 0.9 - (i-1)/num_classes, ['Class ', num2str(class_labels(i)), ': AUC = ', num2str(auc)], 'HorizontalAlignment', 'center', 'VerticalAlignment', 'bottom');
end
hold off;
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('Receiver Operating Characteristic (ROC) Curves for Each Class');
legend('Class 1', 'Class 2', ...); % 添加图例