30、地图分类与数据可视化：Matplotlib的应用

地图分类与数据可视化：Matplotlib的应用

1. 地图分类与混淆矩阵

在地图分类中，我们会创建一个矩阵来展示分类结果。这个矩阵的行对应预测值，列对应已知值。例如，在一个分类树模型的混淆矩阵中，若有 16 个像素被预测为类别 22，且预测正确，但有两个实际上是类别 5，一个实际上是类别 28。

分类算法主要分为无监督分类和监督分类：
- 无监督分类算法基于像素的相似度对像素进行分组。
- 监督分类算法使用真实数据来预测每种条件下会产生的类别。

以下是一个混淆矩阵的部分示例：
| | 0 | 2 | 5 | 14 | 22 | 23 | 26 | 28 | 30 | 32 | 36 | 37 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 37 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 |

2. 数据可视化的重要性与工具选择

数据可视化是数据分析中至关重要的一环。虽然可以使用桌面 GIS 软件（如 Q