为什么我用同样的函数confusionmat求出来不是一个2×2的矩阵？

如果您使用`confusionmat`函数求出来的混淆矩阵不是一个2x2的矩阵，可能是因为您的实际标签或预测标签有缺失值或非法值，或者您的实际标签或预测标签不是一个列向量。

首先，请确保您的实际标签和预测标签都是列向量，而不是行向量。您可以使用`size`函数检查它们的大小。例如，如果您的实际标签存储在一个名为`y_true`的行向量中，您可以使用以下代码将其转换为列向量：

y_true = y_true(:);

然后，您可以再次尝试使用`confusionmat`函数计算混淆矩阵。如果仍然不是2x2的矩阵，请检查您的实际标签和预测标签是否有缺失值或非法值。您可以使用以下代码检查它们是否有缺失值或非法值：

isnan(y_true)
isnan(y_pred)

这将返回一个逻辑向量，其中每个元素表示相应的标签是否为缺失值或非法值。如果有缺失值或非法值，请修复它们或将它们删除后再次尝试计算混淆矩阵。

相关问题

matlab中的confusionmat函数的参数

confusionmat函数是用于计算分类模型的混淆矩阵的函数。它的参数包括：

1. 实际类别：表示实际的类别标签，可以是一个向量或矩阵。

2. 预测类别：表示模型预测的类别标签，同样可以是一个向量或矩阵。

3. 'order'参数（可选）：指定混淆矩阵的类别顺序。默认情况下，混淆矩阵的行和列按照类别标签的唯一值排序。

下面是confusionmat函数的用法示例：

% 创建实际类别和预测类别向量
actualLabels = [1 2 1 2 1 2];
predictedLabels = [1 1 1 2 2 2];

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(actualLabels, predictedLabels)

这个示例中，实际类别向量actualLabels包含了3个类别（1和2），预测类别向量predictedLabels也包含了3个类别（1和2）。函数将返回一个2x2的混淆矩阵C，其中行表示实际类别，列表示预测类别。

注意：在使用confusionmat函数之前，确保已经安装了Statistics and Machine Learning Toolbox。

MATLAB 实现判别函数分类器的设计及应用，以酒瓶颜色的分类为主。表1-1为59组三元色数据，其中前29组作为练数据，后30组作为测试数据。前29 组数据的类别已经给出。要求: 基于LMSE算法设计线性分类器，实现测试数据的分类。

在MATLAB中实现基于最小均方误差（Least Mean Squares Error, LMSE）的线性分类器以对酒瓶颜色进行分类的过程可以分为以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
首先，你需要读取表1-1中的三元色数据，并将其分为训练集和测试集。使用`loaddata`或其他函数加载数据，然后将前29组作为`X_train`（特征矩阵）和`y_train`（标签向量，表示颜色），后30组分别作为`X_test`和`y_test`。

% 假设数据文件名为'data.mat'
load('data.mat');

% 分割数据
X_train = X(1:29,:);
y_train = y(1:29);
X_test = X(30:end,:);
y_test = y(30:end);

2. **线性模型设计**：
使用LMSE算法建立线性分类器通常涉及到求解线性回归的问题。在这种简单的情况中，你可以创建一个简单的线性回归模型（如`polyfit`或直接使用`fitlm`）。如果颜色是连续变量（RGB值），可以考虑它们之间的线性关系；如果是离散颜色（例如红、绿、蓝三种状态），则可以转化为二进制编码并进行线性拟合。

   % 如果颜色是连续的，比如RGB分量，使用LMSE拟合
   [b, bint] = polyfit(X_train, y_train, 1); % b是斜率，bint是截距

   % 如果是离散颜色，转换为二进制编码后拟合
   if isdiscrete(y_train)
       y_train_encoded = double(y_train); % 转换为二进制
       model = fitlm(X_train, y_train_encoded, 'Linear', 'Intercept', true);
   end

3. **模型评估与预测**：
使用训练好的模型对测试数据进行预测，并计算预测结果与实际标签的误差。

   % 对测试集进行预测
   y_pred_train = polyval(b, X_train) + bint; % 连续颜色模型
   y_pred_test = polyval(b, X_test) + bint;     % 测试集同样处理
   
   % 离散颜色模型下的预测
   if isdiscrete(y_train)
       y_pred_train_encoded = predict(model, X_train);
       y_pred_test_encoded = predict(model, X_test);
   end
   
   % 计算错误率或精度等性能指标
   accuracy_train = sum(y_pred_train == y_train) / length(y_train);
   accuracy_test = sum(y_pred_test == y_test) / length(y_test);

4. **报告结果**：
最后，报告训练和测试的准确度，以及可能的混淆矩阵，展示分类效果。

disp(['Training Accuracy: ', num2str(accuracy_train)]);
disp(['Testing Accuracy: ', num2str(accuracy_test)]);

% 可选：绘制混淆矩阵
conf_mat = confusionmat(y_test, y_pred_test);
disp(conf_mat);