MATLAB中柱状图（bar）的完美使用

最新推荐文章于 2023-12-27 09:59:16 发布
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本文通过柱状图展示了使用支持向量机(SVM)与神经网络(NN)两种算法，在10个样本训练50个样本测试的情况下，对八个不同类别进行分类的准确性。每个类别的具体名称包括Hyt、Maple等。



  1. clear;clc;  
  2. x=[1 2 3 4 5 6 7 8];%  
  3. % training20_testing50  
  4. % y1=[69 33 90 95 96 94 100 73];  
  5. % y2=[94 67 88 93 98 85 100 77];  
  6.   
  7. % training10_testing50  
  8.  y1=[60 51 83 69 96 61 100 61];  
  9.  y2=[92 46 63 95 98 54 98 60];  
  10. y_all=[y1;y2]';  
  11. bar(x,y_all)  
  12. title(' 10-Training and 50-Testing')  
  13. xlabel('Class')  
  14. ylabel('Accuracy')  
  15. legend('SVM','NN',2)  
  16. set(gca,'xticklabel',{'Hyt','Maple','Su','Zm','Bob','Hly','Hhf','Yq'}); 

  1. clear;clc;  
  2. x=[1 2 3 4 5 6 7 8];%  
  3. % training20_testing50  
  4. % y1=[69 33 90 95 96 94 100 73];  
  5. % y2=[94 67 88 93 98 85 100 77];  
  6.   
  7. % training10_testing50  
  8.  y1=[60 51 83 69 96 61 100 61];  
  9.  y2=[92 46 63 95 98 54 98 60];  
  10. y_all=[y1;y2]';  
  11. bar(x,y_all)  
  12. title(' 10-Training and 50-Testing')  
  13. xlabel('Class')  
  14. ylabel('Accuracy')  
  15. legend('SVM','NN',2)  
  16. set(gca,'xticklabel',{'Hyt','Maple','Su','Zm','Bob','Hly','Hhf','Yq'});  
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