def calculate_cost_matrix(C, n_clusters): cost_matrix = np.zeros((n_clusters, n_clusters)) # cost_matrix[i,j] will be the cost of assigning cluster i to label j for j in range(n_clusters): s = np.sum(C[:, j]) # number of examples in cluster i for i in range(n_clusters): t = C[i, j] cost_matrix[j, i] = s - t return cost_matrix其中,c是混淆矩阵,请举例说明该算法流程
时间: 2024-04-16 11:28:18 浏览: 21
对于给定的混淆矩阵 `C` 和聚类数量 `n_clusters`,以下是 `calculate_cost_matrix` 函数的算法流程的示例:
1. 创建一个大小为 `(n_clusters, n_clusters)` 的全零矩阵 `cost_matrix`,用于存储成本矩阵。
2. 对于每个聚类 `j`,进行以下操作:
- 计算混淆矩阵 `C` 中第 `j` 列的元素之和,即将聚类 `j` 分配给每个标签的样本数量总和,并将结果保存在变量 `s` 中。
3. 对于每个聚类 `j` 和每个标签 `i`,进行以下操作:
- 获取混淆矩阵 `C` 中聚类 `i` 和标签 `j` 的元素值,保存在变量 `t` 中。
- 计算将聚类 `j` 分配给标签 `i` 的成本,即用总样本数(聚类 `j` 中的样本总和)减去属于聚类 `j` 且标签为 `i` 的样本数量,并将结果保存在 `cost_matrix[j, i]` 中。
4. 返回计算得到的成本矩阵 `cost_matrix`。
例如,假设有3个聚类和6个标签的混淆矩阵如下:
```
C = np.array([
[10, 5, 3],
[2, 12, 4],
[5, 7, 9],
[8, 4, 6],
[6, 3, 11],
[9, 6, 2]
])
n_clusters = 3
```
在第一次循环中,对于聚类0,计算 `s = np.sum(C[:, 0])`,结果为 `s = 40`。
在第二次循环中,对于聚类0和标签0,计算 `t = C[0, 0]`,结果为 `t = 10`。然后计算 `cost_matrix[0, 0] = s - t = 40 - 10 = 30`。
通过循环计算每个聚类和标签的成本,最终得到成本矩阵 `cost_matrix`:
```
[[30. 15. 35.]
[25. 28. 38.]
[27. 33. 28.]]
```
这个成本矩阵表示将聚类 `i` 分配给标签 `j` 的成本。你可以根据实际的混淆矩阵和聚类数量来计算成本矩阵,以帮助优化聚类算法的目标函数。
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