matlab绘制3分类混淆矩阵并显示每一类的准确率和错误率

好的，下面是实现步骤：

1. 定义混淆矩阵和类别名称：

C = [10 1 3;
     2 12 1;
     4 0 15];
classnames = {'Class1', 'Class2', 'Class3'};

2. 显示混淆矩阵的热力图：

figure;
heatmap(C, 'Colormap', hot, 'ColorbarVisible', 'off', ...
    'XLabel', 'Predicted Label', 'YLabel', 'True Label', ...
    'XTickLabels', classnames, 'YTickLabels', classnames);
title('Confusion Matrix');

这里使用了`heatmap`函数来绘制混淆矩阵的热力图，并设置横轴和纵轴的标签和刻度。其中，`XTickLabels`和`YTickLabels`参数用来设置标签的名称。

3. 计算每一类的准确率和错误率：

N = sum(C(:));
acc = diag(C)' / sum(C, 2)';
err = 1 - acc;

这里使用了`diag`函数将混淆矩阵的对角线元素取出来，表示每一类被正确分类的样本数，再除以该类别的总样本数，即可得到准确率。错误率可以通过准确率求出。

4. 显示每一类的准确率和错误率：

for i = 1:length(classnames)
    fprintf('%s: ACC=%.2f%%, ERR=%.2f%%\n', classnames{i}, acc(i)*100, err(i)*100);
end

这里使用了循环结构，逐一输出每一类的准确率和错误率。

希望这个回答对你有帮助！