MATLAB中confusionmat生成的混淆矩阵为何是53×53而非62×62？

我帮你梳理下可能导致混淆矩阵变成53×53而非预期62×62的几个常见原因，以及对应的解决思路：

• 测试集仅包含53个类别的样本
  混淆矩阵的维度由实际参与验证的样本类别数决定。如果你的测试数据里只有53类有样本，confusionmat就只会统计这些存在的类别，自然输出53×53的矩阵。你可以先运行unique(test_labels)看看测试集的标签唯一值数量，如果确实是53，那就是这个原因。
  解决办法：如果需要强制生成62×62的矩阵，可以指定类别顺序，比如：

  full_confusion = confusionmat(test_labels, pred_labels, 'Order', 1:62);
  

  这样即使某些类没有测试样本，也会保留对应的行和列，缺失类的位置会填充0。

• 训练/测试的标签体系不一致
  可能你在处理训练集和测试集时，标签编码出现了错位或遗漏。比如训练集用1-62编码类别，但测试集的标签被错误过滤、重编码，导致部分类的标签丢失。
  解决办法：对比训练集的unique(training_labels)和测试集的unique(test_labels)，看看哪些类别在测试集中缺失，检查数据加载或标签处理的代码，确保两者的类别编码完全匹配。

• 训练时分类器未识别到全部62个类别
  虽然你说训练集包含62类，但如果某些类的样本加载失败（比如路径错误、文件损坏），fitcecoc训练出的分类器可能只会识别到实际加载的53类。你可以查看训练好的分类器的ClassNames属性：

  disp(classifier.ClassNames);
  

  如果输出的类别数是53，那说明训练数据本身就有问题，需要检查训练集的加载流程，确保62类的样本都被正确导入。

• 数据加载时意外过滤了部分类别
  比如你在读取测试集时，可能不小心加了过滤条件（比如只读取文件名包含特定字符的文件），或者某些类的文件夹路径错误，导致这些类的样本没被读取到。
  解决办法：检查测试集的加载代码，确认所有62个类的文件夹都被遍历到，每个类的样本都被正确读取并打上对应标签。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者csg