在用马氏距离分类器对TM影像进行分类后，用混淆矩阵对分类结果进行精度评价，要求用matlab

以下是在MATLAB中使用混淆矩阵对分类结果进行精度评价的示例代码：

假设我们有一个真实类别标签向量`true_labels`和一个预测类别标签向量`predicted_labels`，它们的长度相同。

首先，我们可以使用`confusionmat`函数计算混淆矩阵：

C = confusionmat(true_labels, predicted_labels);

`C`是一个大小为`num_classes` x `num_classes`的矩阵，其中`num_classes`是类别的数量。`C(i,j)`表示真实标签为`i`的样本被预测为`j`的数量。

接下来，我们可以使用以下代码计算分类精度：

accuracy = sum(diag(C)) / sum(C(:));

其中，`diag(C)`返回混淆矩阵的对角线元素，即正确分类的样本数量。`sum(C(:))`返回混淆矩阵的所有元素之和，即样本的总数。

除了总体精度之外，我们还可以计算每个类别的精度、召回率和F1值。以下是计算这些指标的示例代码：

num_classes = size(C, 1);
precision = zeros(num_classes, 1);
recall = zeros(num_classes, 1);
f1 = zeros(num_classes, 1);

for i = 1:num_classes
    precision(i) = C(i,i) / sum(C(:,i));
    recall(i) = C(i,i) / sum(C(i,:));
    f1(i) = 2 * precision(i) * recall(i) / (precision(i) + recall(i));
end

`precision(i)`表示预测为类别`i`的样本中，真正属于类别`i`的比例。`recall(i)`表示属于类别`i`的样本中，被正确预测为类别`i`的比例。`f1(i)`是精度和召回率的调和平均值，用于综合衡量分类器性能。

希望这个示例能够帮助你评估分类结果的精度。