C=C.NormalizedValues;
时间: 2023-08-10 21:05:42 浏览: 44
在 MATLAB 中,对一个表格或者数组进行归一化操作,可以使用 `normalize` 函数。假设 `C` 是一个数组或表格,每列都需要进行归一化操作,你可以使用以下代码:
```matlab
C = normalize(C);
```
上述代码中,`normalize` 函数将会对 `C` 中每列进行归一化操作,并返回一个归一化后的数组或表格。默认情况下,`normalize` 函数使用 z-score 归一化方法,即将每列数据减去该列数据的均值,然后除以该列数据的标准差。
在上述代码中,`C.NormalizedValues` 不是一个 MATLAB 内置的语法,可能是 `C` 对象中的一个属性或者方法。根据变量 `C` 的类型,其可能是一个结构体、对象或者表格。如果 `C` 是一个表格,那么 `NormalizedValues` 可能是一个表格属性,用于存储归一化后的值。如果 `C` 是一个对象,那么 `NormalizedValues` 可能是一个对象的属性或方法,用于存储或计算归一化后的值。
相关问题
matlab混淆矩阵为c,C=C.NormalizedValues;
在 MATLAB 中,混淆矩阵可以用于评估分类器的性能。假设你已经计算出了一个混淆矩阵 `c`,你可以使用以下代码将其归一化并可视化:
```matlab
% 计算混淆矩阵的行和列总和
row_sum = sum(c, 2);
col_sum = sum(c, 1);
total_sum = sum(row_sum);
% 将混淆矩阵归一化
C = c / total_sum;
% 可视化混淆矩阵
imagesc(C);
colorbar;
axis square;
title('Normalized Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Label');
ylabel('True Label');
```
上述代码中,我们首先计算了混淆矩阵的行和列总和,然后将混淆矩阵归一化。归一化后的混淆矩阵 `C` 的元素表示每个分类的预测结果与实际结果之间的比例。我们使用 `imagesc` 函数将归一化的混淆矩阵可视化为热力图,并使用 `colorbar` 函数添加颜色条。`axis square` 函数用于设置坐标轴比例为 1:1,`title` 函数用于添加标题,`xlabel` 和 `ylabel` 函数用于添加坐标轴标签。
最后,`C.NormalizedValues` 不是一个 MATLAB 内置的语法,可能是 `C` 对象中的一个属性或者方法。根据变量 `C` 的类型,其可能是一个结构体、对象或者表格。如果 `C` 是一个表格,那么 `NormalizedValues` 可能是一个表格属性,用于存储归一化后的值。如果 `C` 是一个对象,那么 `NormalizedValues` 可能是一个对象的属性或方法,用于存储或计算归一化后的值。
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