特征互信息FMI分为哪几类？各自是怎么计算的？

特征互信息FMI分为两类：局部特征互信息和全局特征互信息。局部特征互信息是在局部区域内计算的；全局特征互信息是在整张图像上计算的。局部特征互信息是通过在每个像素的小区域内计算特征互信息来获得的。全局特征互信息是通过计算整个图像中所有像素之间的特征互信息来获得的。

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matlab编程计算FMI聚类评价指标

要计算FMI（Fowlkes-Mallows Index）聚类评价指标，可以使用MATLAB中提供的`fowlkes_mallows_index`函数。该函数需要输入聚类结果和真实标签两个向量，输出一个FMI指标值。

下面是一个示例代码，用于计算FMI指标值：

% 生成聚类结果和真实标签向量
cluster_result = [1, 1, 2, 2, 3, 3];
true_label = [1, 1, 2, 2, 3, 3];

% 计算FMI指标值
fmi = fowlkes_mallows_index(cluster_result, true_label);
disp(['FMI指标值为：', num2str(fmi)]);

在这个示例中，`cluster_result`和`true_label`向量分别代表聚类结果和真实标签，其中每个元素表示对应数据点所属的类别。使用`fowlkes_mallows_index`函数，可以计算出这两个向量之间的FMI指标值，并通过`disp`函数输出结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的聚类数据和真实标签进行相应的修改。

C语言实现fmi

FMI（Functional Mock-up Interface）是一种跨平台的模型交互标准，用于在不同的仿真环境中集成模型。在C语言中实现FMI需要遵循FMI标准，并使用FMI函数库进行开发。

下面是一个简单的示例，演示如何使用C语言实现FMI：

#include "fmiFunctions.h"

// 定义模型参数
#define N 10
double x[N] = {0.0};

// 定义模型状态
double f[N] = {0.0};

// 定义模型输出
double y[N] = {0.0};

// 定义模型状态变量
fmiReal xStatus[N];

// 定义模型实例
fmiComponent comp;

// 初始化模型
void init()
{
    // 创建模型实例
    comp = fmiInstantiate("model", fmiModelExchange, "guid", "resource", NULL, NULL);

    // 设置模型参数
    fmiSetReal(comp, "x", N, x);
}

// 计算模型
void calculate()
{
    // 获取模型状态
    fmiGetReal(comp, "f", N, f);

    // 计算模型输出
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        y[i] = f[i] * x[i];
    }

    // 设置模型状态
    fmiSetReal(comp, "xStatus", N, xStatus);
    fmiSetReal(comp, "y", N, y);
}

// 模型清理
void cleanup()
{
    // 销毁模型实例
    fmiFreeInstance(comp);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 初始化模型
    init();

    // 计算模型
    calculate();

    // 模型清理
    cleanup();

    return 0;
}

在上面的示例中，我们定义了模型参数、状态和输出，并使用FMI函数库中的函数实现了模型的初始化、计算和清理。具体来说，我们使用`fmiInstantiate`函数创建了模型实例，并使用`fmiSetReal`和`fmiGetReal`函数设置和获取模型参数、状态和输出。最后，我们使用`fmiFreeInstance`函数销毁了模型实例。

需要注意的是，上面的示例只是一个简单的演示，实际的模型可能会更加复杂，需要使用更多的FMI函数来实现。因此，建议您仔细阅读FMI标准，并参考FMI函数库提供的文档来实现您的模型。