所生成的混淆矩阵的大小使用混淆块函数是不对的，为什么？

Question

我正在使用比利时交通标志数据集在MATLAB中编写交通标志识别代码。可以找到此数据集这里。

数据集由培训数据和测试数据(或评估数据)组成。

我调整了给定图像的大小，并使用VL_HOG函数从VL_feat库中提取HOG特性。

然后，我使用训练数据集中的所有标记来训练多类支持向量机。在训练集中有62类别(即不同类型的交通标志)和4577帧。

我使用fitcecoc函数来获得分类器。

在训练多类支持向量机时，我希望使用测试数据测试分类器的性能，并分别使用predict和confusionmat函数。

由于某些原因，返回的混淆矩阵的大小为53乘53，而不是62乘62。

为什么混淆矩阵的大小与类别数不相同？

Answer 1

测试数据集中的一些文件夹是空的，导致MATLAB跳过混乱矩阵中的行和列。