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在MATLAB中，你可以使用

confusionmat

函数来计算和绘制混淆矩阵。下面是一个基本的示例代码，展示了如何使用

confusionmat

函数来计算和绘制混淆矩阵：

% 假设你已经有一个包含实际标签和预测标签的向量 (actual_labels 和 predicted_labels)

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat(actual_labels, predicted_labels);

% 绘制混淆矩阵
figure();
imagesc(C);
title('Confusion Matrix');
xlabel('Predicted Class');
ylabel('Actual Class');
colorbar;

在上述代码中，我们首先计算了混淆矩阵，使用

confusionmat

函数并传入实际标签和预测标签向量作为参数。函数的返回值是一个包含了混淆矩阵的矩阵

C

。

然后，我们使用MATLAB的图形功能绘制混淆矩阵。

imagesc

函数用于绘制矩阵，使用混淆矩阵

C

作为输入参数。我们还可以使用

title

、

xlabel

、

ylabel

等函数来设置标题和坐标轴标签，使图表更加清晰易读。最后，使用

colorbar

函数添加颜色条，可以帮助解释混淆矩阵中的数据。

请确保在运行此代码之前，你已经将实际标签和预测标签保存在名为

actual_labels

和

predicted_labels

的向量中，并将它们的值根据实际情况进行了相应的替换。