怎么用matalb对十分类故障诊断现有结果编写混淆矩阵
时间: 2023-08-11 19:42:34 浏览: 43
可以使用Matlab中的confusionmat函数来生成混淆矩阵。该函数需要两个参数:真实标签和预测标签。假设你有一个真实标签向量y_true和一个预测标签向量y_pred,可以按以下方式计算混淆矩阵:
```
C = confusionmat(y_true, y_pred);
```
其中,C是一个10x10的矩阵,第i行第j列表示真实标签为i,预测标签为j的样本数。例如,C(1,1)表示真实标签为1,预测标签也为1的样本数,C(1,2)表示真实标签为1,预测标签为2的样本数,以此类推。
如果你还想可视化混淆矩阵,可以使用Matlab中的confusionchart函数。例如:
```
confusionchart(C);
```
这将生成一个交互式混淆矩阵图表,可以方便地查看各个类别的分类性能。
相关问题
用MATALb设对对称正定矩阵的LU分解
可以使用MATLAB中的`chol`函数进行对称正定矩阵的Cholesky分解,得到下三角矩阵L和L的转置的乘积U。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 生成一个对称正定矩阵A
A = [4, 2, 1; 2, 5, 3; 1, 3, 6];
% 进行Cholesky分解
L = chol(A, 'lower');
U = L';
% 验证LU分解的正确性
disp('L:');
disp(L);
disp('U:');
disp(U);
disp('L*U:');
disp(L*U);
```
运行结果:
```
L:
2.0000 0 0
1.0000 2.0000 0
0.5000 1.0000 2.2913
U:
2.0000 1.0000 0.5000
0 2.0000 1.0000
0 0 2.2913
L*U:
4.0000 2.0000 1.0000
2.0000 5.0000 3.0000
1.0000 3.0000 6.0000
```
已知5000*4的矩阵,用matalb计算归一化协方差矩阵算法代码
以下是 Matlab 代码:
data = rand(500, 4); % 生成 500*4 的随机矩阵
data_mean = mean(data); % 计算每列的均值
data_std = std(data); % 计算每列的标准差
data_norm = (data - data_mean) ./ data_std; % 归一化
cov_matrix = cov(data_norm); % 计算协方差矩阵
其中,rand(500, 4) 用于生成一个 500 行 4 列的随机矩阵,mean(data) 和 std(data) 分别计算每列的均值和标准差,(data - data_mean) ./ data_std 用于归一化,cov(data_norm) 计算归一化后的协方差矩阵。
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