归一化泰勒图matlab代码
时间: 2024-02-12 16:01:45 浏览: 45
归一化泰勒图(Normalized Taylor Diagram)是一种用于评估模型性能的图形工具,它可以比较多个模型的性能,并显示它们在不同方面的相对优劣。下面是一个简单的归一化泰勒图的Matlab代码示例:
```matlab
% 假设有两个模型的性能数据,分别存储在数组model1和model2中
model1 = [0.8, 0.6, 0.7, 0.9, 0.5]; % 模型1的性能数据
model2 = [0.7, 0.5, 0.6, 0.8, 0.4]; % 模型2的性能数据
% 计算每个模型的标准差和相关系数
std1 = std(model1);
std2 = std(model2);
corr1 = corrcoef(model1);
corr2 = corrcoef(model2);
% 计算每个模型的归一化标准差和归一化相关系数
nstd1 = std1 / std1;
nstd2 = std2 / std1;
ncorr1 = corr1(1, 2);
ncorr2 = corr2(1, 2);
% 绘制归一化泰勒图
figure;
hold on;
plot(nstd1, ncorr1, 'ro', 'MarkerSize', 10); % 模型1的标记点
plot(nstd2, ncorr2, 'bo', 'MarkerSize', 10); % 模型2的标记点
plot([0, 1], [0, 1], 'k--'); % 参考线
xlabel('归一化标准差');
ylabel('归一化相关系数');
legend('模型1', '模型2', '参考线');
title('归一化泰勒图');
hold off;
```
这段代码假设有两个模型的性能数据,分别存储在数组`model1`和`model2`中。首先计算每个模型的标准差和相关系数,然后计算归一化标准差和归一化相关系数。最后使用`plot`函数绘制归一化泰勒图,其中红色和蓝色的点表示两个模型的性能数据,黑色虚线表示参考线。