gscatter(x,y,group,clr,sym,siz,doleg,xnam,ynam) h = gscatter(...) 函数中,x和y是向量,是该点的x轴和y轴坐标,因为画在二维平面上,所以,如果是多维数据,只能从中选取两特征作为x,y坐标来代表点,或者使用特定的降维投影函数来得到x,y。 group是类别标志或分组向量,对应每一个坐标或样本的类别或分组...
Matlab进阶绘图第8期—聚类/分类散点图 是一种特殊的特征渲染散点图。 聚类/分类散点图通过一定的聚类、分类方法,将特征相近的离散点划分到同一个类别中,进而将每个离散点赋予类别标签,并利用不同的颜色对不同的类别进行区分。 本文使用Matlab自带的gscatter函数进行聚类/分类散点图的绘制,先来看一下成品效果: 特...
现在利用gscatter()函数,根据花瓣特征值(长度和宽度)来绘制散点图。代码如下,散点图见图3所示。从散点图可以清晰地看出这3种花在以长和宽建立的特征空间当中的分布情况,并且可以看出,依靠特征值对花朵进行分类的方法可行。 gscatter(meas(:,3),meas(:,4),species,'rgb','osd');xlabel('Petal Length');ylabe...
首先,我们导入数据(假设数据已保存在data.mat文件中),将输入特征保存在X矩阵中,将标签保存在Y矩阵中。接下来,我们使用patternnet函数创建一个具有10个隐藏层节点的神经网络,并使用train函数训练网络。 然后,我们使用训练好的神经网络对输入数据X进行预测,并将输出转换为类别标签。最后,我们使用gscatter函数绘制分类结果的...
gscatter: 用于绘制分组散点图,可视化训练数据和测试数据的实际类别与预测类别。 fimplicit: 用于绘制隐式函数定义的曲线,这里用于绘制LDA的决策边界。 5. 说明如何解读线性判别分析的结果 线性判别分析的结果主要包括分类准确率和决策边界。分类准确率是评估模型性能的重要指标,表示模型正确分类的样本比例。决策边界则是模...
gscatter(data(:,1),data(:,2),labels,'rgb[0.2 0.5 0.6]','*++++');这样写不行啊，求...
%% SVM模型训练,使用线性核函数 SVMModel = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'linear' ); %% 查看进行数据划分的支持向量 sv = SVMModel.SupportVectors; figure gscatter( X( : , 1) , X( : , 2) ,y) hold on plot(sv( : , 1) , sv( : , 2) , 'ko' , 'MarkerSize' , 10) ...
gscatter(data_pca(:,1), data_pca(:,2), data(:,end)); xlabel('Component 1'); ylabel('Component 2'); title('PCA of Iris Dataset'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.
gscatter(x1,y1,label1,'mrgb','.*o'); title('不同情绪的区域'); % 绘制分类结果 figure; holdon; gscatter(T(1:140,1), T(1:140,2),id,'krgb','s*o');% 绘制训练数据的散点图 gscatter(Xnew(:,1),Xnew(:,2),label,'krgb','X');% 绘制测试数据的分类结果 ...