matlab中的混淆矩阵怎么绘制颜色

在Matlab中，可以使用`confusionchart`函数来绘制混淆矩阵，并且可以使用`colorbar`函数来添加颜色条。下面是一个例子：

% 假设有一个混淆矩阵C
C = [100 20 10; 30 90 20; 10 40 120];

% 绘制混淆矩阵
confusionchart(C);

% 更改混淆矩阵的颜色映射
colormap(gray(256)); % 使用灰度颜色映射
caxis([0 150]); % 设置颜色映射的范围

% 添加颜色条
colorbar;

运行上述代码将会绘制出一个混淆矩阵，其中每个单元格的颜色表示该类别的预测结果与实际结果的匹配程度，颜色越深表示匹配越好。同时还会添加一个颜色条，用于解释颜色与匹配程度之间的关系。

相关问题

matlab混淆矩阵绘制

### 如何在 MATLAB 中绘制混淆矩阵

#### 混淆矩阵的概念
混淆矩阵是一种特殊的表格布局，显示分类模型的性能。每一行代表实例的实际类别，而每一列对应预测到的类别。通过观察这个矩阵可以直观了解哪些类别的识别率较高以及容易被误判的情况。

#### 文件结构与准备
为了创建一个有效的可视化工具，在开始之前应该准备好测试集的真实标签向量 `trueLabels` 和由机器学习算法产生的预测标签向量 `predictedLabels` 。这两个变量将是构建混淆矩阵的基础[^1]。

#### 输出效果展示
最终得到的结果图不仅能够清楚地显示出各类之间的关系，而且还能利用色彩的变化突出不同区域的重要性。这有助于更深入理解模型的表现特点并发现潜在的问题所在[^2]。

#### 示例代码实现
下面是一段完整的MATLAB脚本用来生成带有颜色映射的混淆矩阵：

% 假设 trueLabels 是实际标签数组；predictedLabels 是预测标签数组
confusionMatrix = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);

figure;
imagesc(confusionMatrix); % 使用 imagesc 函数绘制图像
axis square;             % 设置坐标轴比例相同
colormap jet;            % 应用 colormap 来定义颜色方案
colorbar;                % 显示 colorbar 解释数值范围
title('Confusion Matrix'); % 添加标题
xlabel('Predicted Class');
ylabel('True Class');

% 可选：为每个单元格添加具体的数字标注
for i = 1:size(confusionMatrix, 1)
    for j = 1:size(confusionMatrix, 2)
        text(j - .5, i -.5, num2str(confusionMatrix(i,j)), ...
            'HorizontalAlignment', 'center',...
            'FontSize', 9);
    end
end

此段程序首先计算出了给定真实值和预测值得到的混淆矩阵，并将其传递给 `imagesc()` 进行渲染。接着设置了图形窗口属性以确保最佳视觉呈现方式。最后一步则是遍历整个二维表单，在适当位置放置确切的数量说明文字。

matlab绘制混淆矩阵

### 如何在 MATLAB 中绘制混淆矩阵

#### 使用 `plotconfusion` 函数绘制基本混淆矩阵

为了创建一个基础版本的混淆矩阵，可以使用内置函数 `plotconfusion`。此方法适用于已经拥有目标类标签 (`targets`) 和模型预测结果 (`outputs`) 的情况。

% 假设 targets 是实际类别向量, outputs 是预测类别向量.
% 这里仅提供了一个简单的例子.

targets = [0 1 0 1; 1 0 1 0]; % 已知的真实分类标签
outputs = [0 0 0 1; 1 1 1 0]; % 预测得到的结果
figure;
plotconfusion(targets(:), outputs(:)); % 调用 plotconfusion 函数并传入参数

上述代码片段展示了如何调用 `plotconfusion` 来生成一张标准形式的混淆矩阵图表[^5]。

#### 利用 `imagesc` 实现自定义样式混淆矩阵

对于更复杂的可视化需求，比如想要调整颜色映射或增加额外的文字说明，则可以通过组合多个绘图命令实现：

C = confusionmat([1 2 3], [1 2 2]); % 创建一个小规模测试用混淆矩阵 C
figure;
imagesc(C);                         % 显示图像化表示的数据表
axis square                        ; % 设置坐标轴比例相同
colormap jet                       ; % 应用色彩方案
colorbar                           ; % 添加彩色条辅助解读数值大小
title('Confusion Matrix Example')   ;
xlabel('Predicted Class');
ylabel('Actual Class');
set(gca,'XTick',1:size(C,2),'YTick',1:size(C,1));

这段脚本不仅能够展示混淆矩阵本身，还通过设置不同的属性让最终呈现出来的图形更为直观和美观[^4].