MATLAB： confusionmat

confusionmat函数是MATLAB中用于计算混淆矩阵的函数。混淆矩阵常用于分类问题的评估，它可以帮助我们理解分类器的准确性以及错误分类的情况。

函数调用格式为：

C = confusionmat(group,grouphat)

其中，group是实际类别标签，grouphat是预测的类别标签。C是一个大小为K×K的矩阵，其中K是类别的数目。C(i,j)表示实际属于第i类，但被预测为第j类的样本数目。

例如，假设我们有以下实际标签和预测标签：

group = [1 1 2 2 2 3];
grouphat = [1 2 2 2 3 3];

我们可以使用confusionmat函数计算混淆矩阵：

C = confusionmat(group,grouphat);

得到的结果为：

C =

     1     1     0
     0     2     1
     0     0     1

从结果中可以看出，有1个实际属于第1类的样本被预测为第1类，有1个实际属于第1类的样本被预测为第2类，有2个实际属于第2类的样本被预测为第2类，有1个实际属于第2类的样本被预测为第3类，有1个实际属于第3类的样本被预测为第3类。

相关问题

matlab中confusionmat() 函数中的参数

`confusionmat()` 函数是MATLAB中用于生成混淆矩阵的函数。它接受两个参数：真实标签向量和预测标签向量。具体来说，它的语法如下：

C = confusionmat(labels_true,labels_pred)

其中 `labels_true` 是一个大小为 `n` 的向量，表示真实标签； `labels_pred` 是一个大小为 `n` 的向量，表示预测标签。 `n` 是样本数量。 `C` 是一个大小为 `k x k` 的矩阵，其中 `k` 是标签的数量。矩阵 `C` 中的第 `i` 行第 `j` 列的元素表示真实标签为第 `i` 类、预测标签为第 `j` 类的样本数量。因此，对角线上的元素表示分类正确的样本数量，其余元素表示分类错误的样本数量。

MATLAB：怎么计算图像分类精度

在MATLAB中，可以使用confusionmat函数来计算图像分类的混淆矩阵，然后进一步计算精度。

具体步骤如下：

1. 准备测试数据集和其对应的真实标签，以及训练好的分类器。

2. 使用训练好的分类器对测试数据集中的图像进行分类，得到预测标签。

3. 使用confusionmat函数计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个N*N的矩阵，其中N是类别数。混淆矩阵中第i行第j列的元素表示真实标签为i，预测标签为j的样本数。

4. 使用混淆矩阵计算分类精度。分类精度等于正确分类的样本数除以总样本数。

下面是一个示例代码：

% 准备测试数据集和其对应的真实标签
testData = ...; % 测试数据集
trueLabels = ...; % 真实标签

% 使用训练好的分类器对测试数据集中的图像进行分类，得到预测标签
predictedLabels = predict(classifier, testData);

% 使用confusionmat函数计算混淆矩阵
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

% 使用混淆矩阵计算分类精度
accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:));

其中，`classifier`是训练好的分类器。