python 计算NMI
时间: 2023-06-30 07:27:27 浏览: 97
NMI(Normalized Mutual Information)是一种用于衡量聚类结果与真实标签之间相似度的指标。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的metrics模块来计算NMI。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库和模块:
```
from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
```
2. 调用normalized_mutual_info_score函数来计算NMI:
```
nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred)
```
其中,labels_true是真实标签,labels_pred是聚类结果。
注意:labels_true和labels_pred的长度必须相等。
完成以上两个步骤后,就可以得到NMI的值了。
相关问题
如何直接调用python包进行nmi计算
可以使用Python的sklearn.metrics包中的normalized_mutual_info_score函数来计算NMI指标,代码如下:
```python
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score
nmi_score = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred)
```
其中,`labels_true`是真实的标签,`labels_pred`是聚类算法预测出的标签。函数会返回NMI指标值。可以直接使用这个函数来计算NMI,省去手动编写计算函数的步骤。
knn算法的nmi计算python代码
下面是KNN算法的NMI计算Python代码示例:
```python
from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成一个分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
# 在训练集上拟合KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算NMI
nmi = normalized_mutual_info_score(y_test, y_pred)
print("KNN算法的NMI得分为:", nmi)
```
在上面的代码中,使用scikit-learn库生成一个分类数据集,然后将其划分为训练集和测试集。接下来,创建一个KNN分类器,并在训练集上进行拟合。最后,使用测试集进行预测,并计算NMI得分。