NMI归一化互信息MATLAB实现

根据提供的引用内容，我们可以了解到NMI（Normalized Mutual Information）是一种用于评估聚类算法性能的指标，MATLAB中可以使用`nmi`函数来计算NMI值。下面是一个NMI归一化互信息MATLAB实现的例子：

% 假设有两个聚类结果
C1 = [1 1 2 2 3 3];
C2 = [1 1 22 2 3];

% 计算NMI值
nmi_value = nmi(C1, C2);

% 输出结果
disp(['NMI value: ', num2str(nmi_value)]);

在上面的例子中，我们假设有两个聚类结果`C1`和`C2`，并使用`nmi`函数计算它们之间的NMI值。最后，我们使用`disp`函数输出NMI值。

相关问题

归一化互信息MATLAB代码

### 归一化互信息的MATLAB实现

归一化互信息（Normalized Mutual Information, NMI）是一种衡量两个变量之间依赖性的度量方法。NMI 值范围在0到1之间，其中1表示完全相关，而0则意味着独立。

下面是一个用于计算归一化互信息的MATLAB代码示例：

function nmi = normalizedMutualInformation(x, y)
    % 计算联合概率分布矩阵 p_xy 和边缘概率分布向量 px py
    [px, ~] = histcounts(x, 'Normalization', 'probability');
    [~, py] = histcounts(y, 'Normalization', 'probability');
    
    numBinsX = length(px);
    numBinsY = length(py);

    p_xy = zeros(numBinsX, numBinsY);
    for i = 1:numBinsX
        for j = 1:numBinsY
            p_xy(i,j) = sum((x == find(px==max(px),1)) & (y == find(py==max(py),1))) / numel(x);
        end
    end
    
    % 防止除零错误
    epsilon = finfo('double').eps;
    
    % 计算熵 H(X)，H(Y) 及其联合熵 H(X,Y)
    hx = -sum(px .* log(px + epsilon));
    hy = -sum(py .* log(py + epsilon));
    hxy = -sum(p_xy .* log(p_xy + epsilon),'all');

    % 计算互信息 I(X; Y)
    mi = hx + hy - hxy;

    % 计算归一化互信息 NMI
    nmi = mi / sqrt(hx * hy);  
end

此函数接受两个输入参数 `x` 和 `y` ，它们代表要比较的数据集或特征向量。该算法首先估计这些数据的概率密度函数，并基于此来评估各自的熵值以及共同发生的可能性。最后通过公式得出最终的结果[^1]。

nmi聚类归一化互信息

NMI（Normalized Mutual Information）是一种用于衡量聚类结果相似度的评价指标。它结合了信息熵和互信息的概念，可以用来衡量两个聚类结果之间的相似程度。NMI的计算公式可以表示为互信息除以聚类结果熵的最大值，从而将其标准化。

在Python中，可以使用sklearn库的metrics模块来计算NMI。具体步骤是导入相应的模块（from sklearn import metrics），然后提供两个聚类结果的标签（比如A和B），最后调用normalized_mutual_info_score函数计算NMI的值。

下面是一个示例代码：

from sklearn import metrics

A = [1, 1, 1, 2, 3, 3]
B = [1, 2, 3, 1, 2, 3]

result_NMI = metrics.normalized_mutual_info_score(A, B)
print("result_NMI:", result_NMI)

以上代码会输出NMI的值，其中A和B是两个聚类结果的标签。你可以根据实际的聚类结果替换A和B的值，从而计算得到相应的NMI。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库](https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/114384803)[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%"]
- *2* [互信息计算matlab代码-adjusted_mutual_information:R代码，用于在聚类之间快速且并行地计算调整后的互信息](https://download.csdn.net/download/weixin_38522214/19144881)[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%"]
[ .reference_list ]