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：


四分类matlab怎么画roc

### 回答1：
在MATLAB中，可以采用以下步骤来绘制四分类的ROC曲线：

1.将测试样本的真实标签和模型预测标签转化为四分类标签，通常采用“one-vs-all”策略将模型对于每个类别的预测结果单独与其他类别的预测结果进行比较，从而得到四个分类标签，分别为TP, FP, TN和FN。

2.通过计算不同阈值下的TP率和FP率，分别形成四个ROC曲线的坐标集合，即ROC1、ROC2、ROC3和ROC4。

3.将四个ROC曲线绘制在同一张图上，可以使用MATLAB中的plot函数来绘制ROC曲线，需要分别传递四个ROC曲线的点坐标、曲线属性和可选的标签参数到plot函数中。

4.为每个ROC曲线添加标签和图例，可以使用MATLAB中的text和legend函数来实现。

5.最后，显示绘制的ROC曲线和添加的标签和图例，可以使用MATLAB中的xlabel，ylabel和title函数来设置坐标轴标签和标题。

绘制四分类的ROC曲线需要进行一些复杂的计算和数据处理，但使用MATLAB提供的函数和工具，可以使绘制过程更加简单和高效。

### 回答2：
ROC曲线是通过评估二元分类器性能的一种方法。在四分类问题中，ROC曲线可以通过计算所有可能的正例和负例之间的差异来进行绘制。以下是几个简单的步骤，帮助您在matlab中绘制ROC曲线。

第一步：定义变量和加载数据
在matlab中，您需要定义变量以存储数据和相应的标签。通常，您可以使用load命令加载数据集，将数据分成样本和标签，并使用crossvalind命令将数据集划分为若干个平衡的交叉验证集。

第二步：构建分类模型
根据您的应用，可以使用各种分类算法来构建模型。常见的算法包括逻辑回归，支持向量机和决策树。使用fitcsvm，fitctree或fitglm等matlab函数训练分类器。

第三步：绘制ROC曲线
在matlab中，可以使用 perfcurve 函数绘制ROC曲线，该函数需要的参数是：

· 预测概率分数（output of the predict() function），这个函数的返回值是每个样本属于该类的概率（或分值）。

· 类的标签。

· 正例的标签。

如果你四分类需要绘制四条曲线，有两种方法：

1. 其中一个类用否定号把其他三个标签包起来，即将四分类问题转化为三分类问题，然后用三分类的 ROC 函数 perfcurve 绘制 ROC 曲线。

2. 绘制一个标签和其他三个标签相合并的 ROC 曲线，计算出其中一类的 AUC 值，然后依次对其他三个标签进行相同的操作即可。

无论哪种方法，都可以绘制出相应的ROC曲线，从而评估你的分类器的性能。

### 回答3：
在matlab中，要制作四分类ROC曲线，首先需要对类别进行标记（例如将正例标记为1、2号类别，将反例标记为3、4号类别），然后再计算各类别的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。ROC曲线上的每个点反映了不同阈值下的TPR和FPR，因此可以制作四分类ROC曲线来衡量模型的性能。

以下是在matlab中制作四分类ROC曲线的步骤：

1. 准备数据并标记类别。需要准备好对应的真实标签（positive、negative），并将其标记为四个类别（1、2、3、4）。

2. 计算各类别的TPR和FPR。采用循环方式计算各类别的TPR和FPR，代码如下：

for i = 1:4
TPR(i)= length(find((decision >= Threshold) & (y_true == i))) / length(find(y_true == i));
FPR(i) = length(find((decision >= Threshold) & (y_true ~= i))) / length(find(y_true ~=i));
end

其中，decision为分类器的输出结果，Threshold为分类阈值，y_true为真实标签。

3. 绘制ROC曲线。在同一坐标系上，绘制四个类别的ROC曲线，并将其合并到一起。代码如下：

plot(FPR(1,:), TPR(1,:), 'r');
hold on;
plot(FPR(2,:), TPR(2,:), 'g');
plot(FPR(3,:), TPR(3,:), 'y');
plot(FPR(4,:), TPR(4,:), 'b');
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title('Four-Class ROC curve');
legend('Class 1','Class 2','Class 3','Class 4');

其中，hold on用于保持图像在同一坐标系上，xlabel、ylabel、title和legend用于说明绘图内容的含义和图例。

以上就是制作四分类ROC曲线的基本步骤和简单代码示例。需要根据具体情况进行调整和优化。