聚类指标ACC的计算公式和MATLAB程序和程序实例

聚类指标ACC（Accuracy）用于评估聚类结果的准确性。以下是ACC的计算公式、MATLAB程序和一个示例：

计算公式：
ACC的计算公式如下所示：

ACC = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP（True Positive）表示被正确地分配到相同类别的样本对数；TN（True Negative）表示被正确地分配到不同类别的样本对数；FP（False Positive）表示被错误地分配到相同类别的样本对数；FN（False Negative）表示被错误地分配到不同类别的样本对数。

MATLAB程序：
以下是一个计算聚类结果的ACC的MATLAB程序示例：

% 真实标签
true_labels = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];

% 聚类结果
cluster_result = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4];

% 计算聚类结果的ACC
n_samples = numel(true_labels);

TP = 0;
TN = 0;
FP = 0;
FN = 0;

for i = 1:n_samples
    for j = i+1:n_samples
        if true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
            TP = TP + 1;
        elseif true_labels(i) ~= true_labels(j) && cluster_result(i) ~= cluster_result(j)
            TN = TN + 1;
        elseif true_labels(i) == true_labels(j) && cluster_result(i) ~= cluster_result(j)
            FN = FN + 1;
        elseif true_labels(i) ~= true_labels(j) && cluster_result(i) == cluster_result(j)
            FP = FP + 1;
        end
    end
end

ACC = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);
disp(['ACC: ', num2str(ACC)]);

上述程序首先定义了真实标签 `true_labels` 和聚类结果 `cluster_result`，然后通过迭代对比每个样本对的真实标签和聚类结果，并统计TP、TN、FP和FN的数量。最后，根据ACC的公式计算ACC的值，并输出结果。

请注意，此示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要进行错误检查和适应不同情况的修改。

希望这个示例可以帮助您计算聚类结果的ACC。如果您有任何其他问题，请随时提问。