xie-beni指标 python
时间: 2023-05-31 07:05:37 浏览: 86
我不确定您的问题是什么,但我可以告诉您xie-beni指标是用于评估投资组合性能的指标。它是基于投资组合内各资产的收益率和波动率之间的关系计算得出的。在Python中,您可以使用NumPy等库计算xie-beni指标。
相关问题
python写聚类Xie-Ben公式
Xie-Ben公式是一种用于聚类质量评估的指标,它的计算公式为:
$X=\frac{\sum_{i=1}^{k}\sum_{x\in C_{i}}\left \| x-c_{i} \right \|^{2}/\left | C_{i} \right |}{\sum_{i=1}^{k}\sum_{j=1}^{k}\left \| c_{i}-c_{j} \right \|}$
其中,$k$ 是聚类的簇数,$C_i$ 是第 $i$ 个簇,$c_i$ 是第 $i$ 个簇的中心点,$\left \| x-c_{i} \right \|$ 是样本 $x$ 到中心点 $c_i$ 的距离。
以下是使用 Python 计算 Xie-Ben 指标的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def xie_ben_score(X, k):
"""
计算 Xie-Ben 指标
:param X: 样本矩阵,每行表示一个样本
:param k: 聚类簇数
:return: Xie-Ben 指标
"""
# 使用 KMeans 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(X)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_
# 计算每个样本到对应中心点的距离平方和
distances = np.sum((X - centers[labels]) ** 2, axis=1)
# 计算聚类内部的距离平方和平均值
intra_cluster_dist = np.sum(distances) / X.shape[0]
# 计算聚类中心点之间的距离平均值
inter_cluster_dist = 0.0
for i in range(k):
for j in range(i + 1, k):
inter_cluster_dist += np.sum((centers[i] - centers[j]) ** 2)
inter_cluster_dist /= k * (k - 1) / 2
# 计算 Xie-Ben 指标
return intra_cluster_dist / inter_cluster_dist
```
其中,$X$ 是样本矩阵,每行表示一个样本,$k$ 是聚类簇数。该函数使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 算法进行聚类,然后计算 Xie-Ben 指标并返回。
matlab写聚类Xie-Ben公式
Xie-Ben公式是一种聚类评价指标,可以用于评估聚类结果的质量。其计算公式为:
XB = ∑i=1^k ∑x∈Ci ||x - μi||^2 / (n - k)σ^2
其中,k为聚类数,Ci为第i个簇,μi为第i个簇的中心点,n为数据点总数,σ为所有数据点的标准差。
在Matlab中,可以使用以下代码计算Xie-Ben指数:
```
function [xb] = xie_ben(X, idx, centroids)
% X: 数据矩阵,每行为一个数据点
% idx: 每个数据点所属簇的编号
% centroids: 各个簇的中心点坐标
% xb: Xie-Ben指数
k = size(centroids, 1);
n = size(X, 1);
sigma = std(X(:));
xb = 0;
for i = 1:k
Xi = X(idx == i, :);
d = sum((Xi - centroids(i, :)).^2, 2);
xb = xb + sum(d) / (n - k) / sigma^2;
end
```
其中,X为数据矩阵,每行为一个数据点;idx为每个数据点所属簇的编号;centroids为各个簇的中心点坐标。函数返回Xie-Ben指数。
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