基于Matlab绘制分类结果径向直方图

最新推荐文章于 2025-11-27 17:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-27 17:45:00 发布 · 955 阅读

16 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #分类 #开发语言

本文介绍了径向直方图作为一种数据分析可视化工具，用于展示分类数据的分布，有助于数据探索、分类和聚类。同时讨论了其在多个领域的应用以及优缺点。

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

径向直方图是一种可视化工具，用于显示分类结果的分布。它将数据点绘制在以原点为中心的圆形区域内，其中每个数据点的位置由其类别和距离原点的距离决定。径向直方图可以帮助我们了解不同类别的数据点之间的关系，以及它们在整个数据集中的分布情况。

绘制径向直方图的步骤

准备数据。首先，我们需要将数据整理成适合绘制径向直方图的格式。数据应该包含两列：一列是数据点的类别，另一列是数据点到原点的距离。
选择合适的绘图工具。有许多不同的绘图工具可以用来绘制径向直方图。一些常用的工具包括 matplotlib、ggplot2 和 R。
绘制径向直方图。使用绘图工具，我们可以将数据绘制成径向直方图。径向直方图通常由一系列同心圆组成，每个同心圆代表一个类别。数据点的位置由其类别和距离原点的距离决定。
解释径向直方图。绘制好径向直方图后，我们需要对其进行解释。径向直方图可以帮助我们了解不同类别的数据点之间的关系，以及它们在整个数据集中的分布情况。

径向直方图的应用

径向直方图在许多领域都有应用，包括：

数据探索。径向直方图可以帮助我们探索数据，了解不同类别的数据点之间的关系，以及它们在整个数据集中的分布情况。
分类。径向直方图可以帮助我们对数据进行分类。我们可以通过观察径向直方图来确定不同类别的数据点之间的界限。
聚类。径向直方图可以帮助我们对数据进行聚类。我们可以通过观察径向直方图来确定数据点之间的相似性，并将其聚类到一起。

径向直方图的优缺点

径向直方图是一种有用的可视化工具，但它也有一些优缺点。

优点：

径向直方图可以帮助我们了解不同类别的数据点之间的关系，以及它们在整个数据集中的分布情况。
径向直方图可以帮助我们对数据进行分类和聚类。
径向直方图易于理解和解释。

缺点：

径向直方图可能难以绘制，尤其是对于大型数据集。
径向直方图可能难以比较不同类别的数据点之间的差异。
径向直方图可能难以显示数据点的详细信息。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );