聚类评价指标matlab

在Matlab中，有两个常用的聚类评价指标，分别是熵(Entropy)和纯度(Purity)。这些指标可用于评估聚类算法的性能和聚类结果的质量。

熵指标用于衡量聚类结果的不确定性。熵越大，表示聚类结果的不确定性越高。熵的计算方法如下：首先，需要计算每个类别在聚类结果中的概率，即每个类别的样本数除以总样本数。然后，对于每个类别，计算其概率乘以以2为底的对数。最后，将每个类别的结果求和并取负值，得到最终的熵值。

纯度指标用于衡量聚类结果的准确性。纯度越高，表示聚类结果的准确性越高。纯度的计算方法如下：首先，找出每个类别中样本数最多的类别，并计算该类别的概率。然后，将每个类别的概率乘以该类别的样本数得到一个数值。最后，将所有类别的结果求和并除以总样本数，得到最终的纯度值。

以上就是在Matlab中计算聚类评价指标熵和纯度的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [聚类效果的外部评价指标——纯度(Purity)及其Python和matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_45727931/article/details/111921581)[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%"]
- *3* [聚类外部评价指标（F-Measure、Entropy、Purity）及matlab实现](https://blog.csdn.net/sinat_38648388/article/details/84307817)[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%"]
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