nmi聚类归一化互信息

NMI（Normalized Mutual Information）是一种用于衡量聚类结果相似度的评价指标。它结合了信息熵和互信息的概念，可以用来衡量两个聚类结果之间的相似程度。NMI的计算公式可以表示为互信息除以聚类结果熵的最大值，从而将其标准化。

在Python中，可以使用sklearn库的metrics模块来计算NMI。具体步骤是导入相应的模块（from sklearn import metrics），然后提供两个聚类结果的标签（比如A和B），最后调用normalized_mutual_info_score函数计算NMI的值。

下面是一个示例代码：

from sklearn import metrics

A = [1, 1, 1, 2, 3, 3]
B = [1, 2, 3, 1, 2, 3]

result_NMI = metrics.normalized_mutual_info_score(A, B)
print("result_NMI:", result_NMI)

以上代码会输出NMI的值，其中A和B是两个聚类结果的标签。你可以根据实际的聚类结果替换A和B的值，从而计算得到相应的NMI。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库](https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/114384803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [互信息计算matlab代码-adjusted_mutual_information:R代码，用于在聚类之间快速且并行地计算调整后的互信息](https://download.csdn.net/download/weixin_38522214/19144881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]