怎么改变matlab混淆矩阵颜色

在 MATLAB 中，可以使用 confusionchart 函数绘制混淆矩阵，然后使用 colormap 函数改变混淆矩阵的颜色。

例如，以下代码演示了如何绘制混淆矩阵并将其颜色设置为热图：

% 生成示例数据
actualLabels = [1;2;3;1;2;3];
predictedLabels = [1;3;3;1;2;1];
labels = [1;2;3];

% 计算混淆矩阵
cm = confusionmat(actualLabels, predictedLabels, 'order', labels);

% 绘制混淆矩阵
figure
confusionchart(cm, labels)

% 将颜色设置为热图
colormap(gca, 'hot')

这将生成一个混淆矩阵图表，并将其颜色设置为热图。你可以使用 colormap 函数设置其他颜色地图。

相关问题

matlab混淆矩阵颜色蓝白代码

在MATLAB中，混淆矩阵通常用于评估分类模型的性能，其中蓝色和白色常常被用来表示分类结果。当你创建混淆矩阵并使用`heatmap()`函数可视化时，你可以通过设置特定的颜色映射来区分不同的类别。

例如，你可以使用下面的代码片段来创建一个蓝色背景、白色单元格的混淆矩阵：

% 假设你的分类结果是y_pred，实际标签是y_true
confMat = confusionmat(y_true, y_pred);
confMat = normalize(confMat, 'row'); % 归一化

% 创建混淆矩阵图
figure;
heatmap(confMat, 'Colorbar', false, 'XLabel', 'Predicted Class', 'YLabel', 'True Class', 'Colormap', [0 0.4 blue], 'BackgroundColor', 'w'); % 蓝色背景，白色字体

在这个例子中，`Colormap`设置了从0到蓝色的渐变，`BackgroundColor`设为白色，使得对比度更高，易于理解。

matlab 混淆矩阵 美化

要美化Matlab混淆矩阵图，你可以进行以下操作：

1. 使用`imagesc`函数绘制混淆矩阵图像，设置颜色限制`clims`，使得数值小于0的部分显示为白色，大于2的部分显示为黑色，中间部分均匀分布。
2. 使用`colormap`函数选择一个合适的颜色映射，比如`flipud(bone)`，这样可以使颜色反向。
3. 使用`colorbar`函数添加一个颜色条，以便更好地理解图像中不同颜色所代表的数值范围。
4. 使用`set`函数设置坐标轴的刻度和标签，包括x轴和y轴的刻度范围，在坐标轴上显示“Predicted Class”和“True Class”字样，并设置字体大小。
5. 使用`set`函数设置坐标轴的线宽和字体大小，以及整个图窗的大小。
6. 最后，使用`set(gcf,'Position',[100 100 1000 800]);`固定图窗的大小。

请注意，上述代码中的注释是为了帮助你理解每一步的操作，如果你不需要注释，可以将其删除。