不同故障类型分别统计诊断准确率的matlab代码

### 回答1：
以下是一个示例MATLAB代码，用于根据不同故障类型统计诊断准确率。在此示例中，我们使用一个名为“confusionmat”的MATLAB函数来计算混淆矩阵，并使用此矩阵计算每种故障类型的准确率。

% 假设有 5 种不同的故障类型
num_classes = 5;

% 生成随机测试数据
true_labels = randi([1,num_classes],100,1);
predicted_labels = randi([1,num_classes],100,1);

% 计算混淆矩阵
confmat = confusionmat(true_labels,predicted_labels);

% 计算每种故障类型的准确率
accuracies = zeros(num_classes,1);
for i = 1:num_classes
    accuracies(i) = confmat(i,i) / sum(confmat(i,:));
end

% 显示结果
disp('Confusion Matrix:');
disp(confmat);
disp('Accuracies by Class:');
disp(accuracies);

在此示例中，我们假设有5种不同的故障类型，并生成随机测试数据。然后，我们使用“confusionmat”函数计算混淆矩阵，并使用该矩阵计算每种故障类型的准确率。最后，我们将结果显示在命令窗口中。

请注意，您需要根据您的具体问题和数据集进行修改和自定义代码。

### 回答2：
统计不同故障类型的诊断准确率可以借助Matlab的编程能力进行实现。以下是一种可能的代码实现：

% 假设已经得到了故障类型的真实值和诊断结果
trueFaults = [1; 2; 1; 3; 2; 3; 1];  % 真实故障类型
diagnosedFaults = [1; 2; 1; 1; 2; 3; 3];  % 诊断结果

% 统计不同故障类型的样本数量
uniqueFaults = unique(trueFaults);
faultCounts = histc(trueFaults, uniqueFaults);

% 初始化准确率统计变量
accuracies = zeros(size(uniqueFaults));

% 遍历每种故障类型，计算准确率
for i = 1:numel(uniqueFaults)
    fault = uniqueFaults(i);
    
    % 获取当前故障类型的样本索引
    faultIndices = find(trueFaults == fault);
    
    % 统计当前故障类型中诊断正确的样本数量
    correctCount = sum(diagnosedFaults(faultIndices) == fault);
    
    % 计算当前故障类型的准确率
    accuracy = correctCount / faultCounts(i);
    
    % 存储准确率结果
    accuracies(i) = accuracy;
end

% 输出结果
for i = 1:numel(uniqueFaults)
    fprintf('故障类型 %d 的诊断准确率为 %f\n', uniqueFaults(i), accuracies(i));
end

上述代码首先定义了真实故障类型和诊断结果的向量，然后通过`histc`函数统计不同故障类型的样本数量。接下来，使用循环遍历每种故障类型，在每次迭代中，计算当前故障类型的准确率并存储到`accuracies`向量中。最后，使用一个循环输出每种故障类型的诊断准确率。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。