normalized_mutual_info_score()函数
时间: 2024-06-01 10:09:29 浏览: 12
normalized_mutual_info_score()函数是scikit-learn库中的一个函数,用于计算两个聚类结果的标准化互信息(Normalized Mutual Information,NMI)。标准化互信息是互信息的一种标准化形式,它可以用来比较聚类结果的相似度。
NMI计算公式如下:
NMI = 2 * I(C1,C2) / (H(C1) + H(C2))
其中,C1和C2是两个聚类结果,I(C1,C2)是它们的互信息,H(C1)和H(C2)是它们的熵。
normalized_mutual_info_score()函数的输入参数为两个聚类结果,输出为它们的NMI值。该函数的使用方法如下:
from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
nmi = normalized_mutual_info_score(C1, C2)
相关问题
metrics.normalized_mutual_info_score(label, sample)
这是一个用于计算标签和样本之间归一化互信息的函数。其中,label是真实的标签,而sample是聚类算法生成的样本标签。互信息是用来衡量两个随机变量之间的相关性的指标,而归一化互信息则是将互信息除以两个随机变量之间的熵的乘积,使得其取值在0到1之间。在聚类领域中,归一化互信息通常用来评估聚类算法的性能。值越高表示聚类结果与真实标签的一致性越好。
def evaluate(label, pred): nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(label, pred) ari = metrics.adjusted_rand_score(label, pred) f = metrics.fowlkes_mallows_score(label, pred) pred_adjusted = get_y_preds(label, pred, len(set(label))) acc = metrics.accuracy_score(pred_adjusted, label) return nmi, ari, f, acc
这段代码定义了一个名为 `evaluate` 的函数,该函数接受两个参数 `label` 和 `pred`,用于计算聚类算法的评估指标。
- `nmi`:使用 `metrics.normalized_mutual_info_score()` 函数计算标签和预测结果之间的归一化互信息分数。
- `ari`:使用 `metrics.adjusted_rand_score()` 函数计算标签和预测结果之间的调整兰德指数。
- `f`:使用 `metrics.fowlkes_mallows_score()` 函数计算标签和预测结果之间的 Fowlkes-Mallows 指数。
- `pred_adjusted`:调用 `get_y_preds()` 函数获取调整后的预测结果,该函数接受标签、预测结果和标签类别数量作为参数。
- `acc`:使用 `metrics.accuracy_score()` 函数计算调整后的预测结果与标签之间的准确率。
最后,函数返回 nmi、ari、f 和 acc 这四个评估指标的值。你可以根据需要使用这些指标来评估聚类算法的性能。
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