调整兰德指数(ARI)的计算结果还是不正确
时间: 2023-10-27 14:06:03 浏览: 44
非常抱歉,给出的修改后的程序还是有问题。在计算Expected_RI时,我没有正确考虑到组合数的计算。以下是修正后的计算调整兰德指数的程序示例:
```matlab
% 真实标签
true_labels = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];
% 聚类结果
cluster_result = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4];
% 计算聚类结果的调整兰德指数
n_samples = numel(true_labels);
TP = 0;
FP = 0;
FN = 0;
TN = 0;
for i = 1:n_samples
for j = i+1:n_samples
if true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
TP = TP + 1;
elseif true_labels(i) ~= true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
FP = FP + 1;
elseif true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) ~= cluster_result(j)
FN = FN + 1;
else
TN = TN + 1;
end
end
end
% 计算Expected_RI
n_pairs = nchoosek(n_samples, 2);
Expected_TP = nchoosek(sum(histcounts(true_labels)), 2);
Expected_FP = n_pairs - Expected_TP;
Expected_RI = (Expected_TP + Expected_FP) * (Expected_TP + FN) / n_pairs;
RI = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN);
ARI = (RI - Expected_RI) / (max(Expected_RI) - Expected_RI);
disp(['Adjusted Rand Index (ARI): ', num2str(ARI)]);
```
在上述修正后的程序中,我修改了计算Expected_RI的部分。使用了 `histcounts` 函数来计算真实标签中每个类别的数量,然后根据这些数量计算了预期的TP和FP值。最后,根据修正后的Expected_RI计算了调整兰德指数(ARI)。
请再次尝试运行这个修正后的程序,应该可以得到正确的结果。非常抱歉给您带来了困扰,如果您有任何其他问题,请随时提问。
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