聚类评价指标PUR的计算公式和MATLAB程序和实例

聚类评价指标PUR（Pairwise Unsupervised Ranking）是用于评估多视角聚类结果的一致性的指标。下面是PUR指标的计算公式、MATLAB程序示例和一个案例说明：

PUR的计算公式如下：

PUR =（2 * Nc）/（N ×（N-1））

其中，Nc表示在所有视角中具有相同聚类标签的样本对数量，N表示样本的总数。

MATLAB程序：
以下是一个计算聚类结果PUR指标的MATLAB程序示例：

% 真实标签
true_labels = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];

% 聚类结果
cluster_result1 = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];
cluster_result2 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4];
cluster_result3 = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];

% 计算聚类结果的PUR指标
n_samples = numel(true_labels);
Nc = 0;

for i = 1:n_samples
    for j = i+1:n_samples
        if true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result1(i) == cluster_result1(j) && cluster_result2(i) == cluster_result2(j) && cluster_result3(i) == cluster_result3(j)
            Nc = Nc + 1;
        end
    end
end

PUR = (2 * Nc) / (n_samples * (n_samples - 1));
disp(['PUR Score: ', num2str(PUR)]);

上述程序首先定义了真实标签 `true_labels` 和三个不同的聚类结果 `cluster_result1`、`cluster_result2`、`cluster_result3`。通过迭代比较每个样本对的真实标签和所有视角的聚类结果，＊＊＊