matlab代码：不平衡评估指标

在 MATLAB 中，我们可以使用以下代码来计算不平衡数据集的评估指标：

% 假设我们有一个分类器的预测结果 saved_labels 和真实标签 true_labels
% saved_labels 和 true_labels 分别是预测结果和真实标签的向量

% 计算混淆矩阵
cm = confusionmat(true_labels, saved_labels);

% 计算准确率
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));

% 计算精度（precision）、召回率（recall）、F1 值
precision = cm(2,2) / sum(cm(:,2));
recall = cm(2,2) / sum(cm(2,:));
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall);

% 计算 AUC 值
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(true_labels,saved_labels,1);

上述代码中，`confusionmat` 函数用于计算混淆矩阵，`sum` 函数用于计算混淆矩阵中的各项总和，`diag` 函数用于取出混淆矩阵的对角线元素，`perfcurve` 函数用于计算 AUC 值。

需要注意的是，在计算评估指标时，我们需要根据具体数据集的情况选择合适的指标。例如，对于某些不平衡数据集，准确率可能并不能很好地反映分类器的性能，此时我们需要使用更加合适的指标来评估分类器的性能。

相关问题

Matlab水下图像清晰度指标UISM的介绍和代码

UISM（Underwater Image Sharpness Metric）是一种用于评估水下图像清晰度的指标。该指标基于归一化互信息（Normalized Mutual Information，NMI）和梯度能量（Gradient Energy，GE）两个因素。在计算UISM值之前，需要对水下图像进行预处理，包括白平衡、颜色校正、对比度增强等操作。

下面是Matlab实现UISM指标的代码：

function uism_value = UISM(img)
% img: 输入的水下图像

% 预处理
img = im2double(img);
img = underwater_image_enhancement(img);

% 计算梯度能量
[Gx, Gy] = imgradientxy(img);
GE = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
GE = GE ./ max(GE(:));

% 计算归一化互信息
NMI = normalized_mutual_information(img);

% 计算UISM值
uism_value = mean2(GE .* NMI);
end

function NMI = normalized_mutual_information(img)
% 计算归一化互信息

% 将图像转换为灰度图
if(size(img, 3) > 1)
    img = rgb2gray(img);
end

% 直方图均衡化
img = histeq(img);

% 计算归一化互信息
NMI = mutual_information(img) ./ (entropy(img) + entropy(img') - mutual_information(img));
end

function MI = mutual_information(img)
% 计算互信息

% 将图像转换为灰度图
if(size(img, 3) > 1)
    img = rgb2gray(img);
end

% 直方图均衡化
img = histeq(img);

% 计算互信息
[N, ~] = histcounts(img, 'Normalization', 'probability');
[M, ~] = histcounts(img', 'Normalization', 'probability');
NM = N' * M;
NM(NM == 0) = 1;
MI = log2(NM) .* NM;

% 积分计算互信息
MI = sum(MI(:));
end

function H = entropy(img)
% 计算熵

% 将图像转换为灰度图
if(size(img, 3) > 1)
    img = rgb2gray(img);
end

% 直方图均衡化
img = histeq(img);

% 计算熵
[N, ~] = histcounts(img, 'Normalization', 'probability');
N(N == 0) = 1;
H = -sum(N .* log2(N(:)));
end

function img_enhanced = underwater_image_enhancement(img)
% 水下图像增强

% 白平衡
img_wb = white_balance(img);

% 颜色校正
img_cc = color_correction(img_wb);

% 对比度增强
img_enhanced = imadjust(img_cc);
end

function img_wb = white_balance(img)
% 白平衡

% 将图像转换为灰度图
if(size(img, 3) > 1)
    img_gray = rgb2gray(img);
else
    img_gray = img;
end

% 计算场景光谱
S = get_scene_spectrum(img_gray);

% 白平衡
img_wb = img ./ S;
end

function S = get_scene_spectrum(img_gray)
% 计算场景光谱

% 计算图像直方图
[counts, bins] = imhist(img_gray);

% 计算直方图峰值点
[~, maxIndex] = max(counts);

% 根据峰值点分割图像
thresh = bins(maxIndex);
img_thresh = img_gray > thresh;

% 计算场景光谱
S = zeros(size(img_gray));
S(img_thresh) = img_gray(img_thresh);
S = S ./ max(S(:));
end

function img_cc = color_correction(img_wb)
% 颜色校正

% 计算颜色校正矩阵
A = get_color_correction_matrix(img_wb);

% 颜色校正
img_cc = img_wb;
for i = 1:3
    img_cc(:, :, i) = img_wb(:, :, i) * A(i, i) + A(i, 4);
end
end

function A = get_color_correction_matrix(img_wb)
% 计算颜色校正矩阵

% 将图像转换为灰度图
if(size(img_wb, 3) > 1)
    img_gray = rgb2gray(img_wb);
else
    img_gray = img_wb;
end

% 获取颜色均值
R_mean = mean2(img_wb(:, :, 1));
G_mean = mean2(img_wb(:, :, 2));
B_mean = mean2(img_wb(:, :, 3));
I_mean = mean2(img_gray);

% 构造对角矩阵
D = [R_mean / I_mean, 0, 0; 0, G_mean / I_mean, 0; 0, 0, B_mean / I_mean];

% 求解颜色校正矩阵
I = ones(size(img_wb, 1), size(img_wb, 2));
X = [img_wb(:, :, 1) ./ img_gray, img_wb(:, :, 2) ./ img_gray, img_wb(:, :, 3) ./ img_gray, I];
Y = [D(1, 1) * I, 0 * I, 0 * I, R_mean / I_mean * I; 0 * I, D(2, 2) * I, 0 * I, G_mean / I_mean * I; 0 * I, 0 * I, D(3, 3) * I, B_mean / I_mean * I];
A = (X' * X) \ (X' * Y);
end

使用方法：

将上述代码保存为.m文件，然后将需要评估的水下图像作为参数传递给UISM函数，即可得到该图像的UISM值。例如：

img = imread('underwater_image.jpg');
uism_value = UISM(img);

需要注意的是，预处理过程中的白平衡、颜色校正和对比度增强等操作可能会对UISM值产生影响，因此可以根据具体情况选择是否进行这些操作。

蝗虫优化算法 matlab代码

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm，简称GOA）是一种模拟自然界蝗虫觅食行为的启发式优化算法。它通过模拟蝗虫的个体行为和群体交互来求解问题的最优解。

GOA的基本思想是通过模拟蝗虫的觅食行为，使得蝗虫在全局搜索和局部搜索之间平衡，从而寻找到最优解。

算法的具体步骤如下：

1. 初始化蝗虫个体的位置和速度，并设置一些算法参数，如种群大小、进化代数等。

2. 计算蝗虫个体的适应度函数值。适应度函数是根据问题的具体情况来定义的，可以是目标函数值或问题的某种评价指标。

3. 根据蝗虫的适应度函数值来选择一定数量的蝗虫作为“领导者”，用于指导其他蝗虫的搜索行为。

4. 根据“领导者”和个体位置之间的距离和速度差异，更新蝗虫的速度和位置。

5. 判断是否满足停止算法的条件，如果满足则输出最优解，否则返回第2步。

6. 重复第2-5步，直到满足停止条件。

在Matlab中实现蝗虫优化算法的代码可以参考以下步骤：

1. 首先，定义问题的适应度函数，即目标函数或评价指标函数。

2. 定义算法的初始参数，包括种群大小、进化代数等。

3. 初始化蝗虫个体的位置和速度。

4. 计算个体的适应度函数值。

5. 根据适应度函数值选择“领导者”。

6. 根据“领导者”和个体位置之间的距离和速度差异，更新个体的速度和位置。

7. 判断是否满足停止算法的条件，如果满足则输出最优解，否则返回第4步。

具体的算法代码实现会依赖于具体的问题和问题的数学模型，对于不同的问题，Matlab的具体代码写法也会有所不同。在实际的应用中，可以根据具体问题的需求进行相应的改进和扩展，以提高算法的效果和适用性。