matlab写聚类纯度公式
时间: 2023-10-15 15:02:39 浏览: 39
聚类纯度是用来评估聚类结果的一种指标,它衡量的是每个聚类中最多的类别所占比例。在 MATLAB 中,可以使用以下代码来计算聚类纯度:
```matlab
% 假设聚类结果存储在变量clust中,真实标签存储在变量labels中
numClusters = max(clust); % 聚类数目
numLabels = max(labels); % 真实标签数目
purity = 0; % 初始化纯度
for k = 1:numClusters
clusterLabels = labels(clust == k);
maxCount = 0;
for j = 1:numLabels
count = sum(clusterLabels == j);
if count > maxCount
maxCount = count;
end
end
purity = purity + maxCount;
end
purity = purity / length(labels); % 计算纯度
```
在这个代码中,我们首先获取聚类数量和真实标签数量,然后遍历每个聚类,找到其中出现最多的真实标签数量,将其累加到总纯度中。最后,我们将总纯度除以样本数量来得到最终的纯度得分。
相关问题
python写出聚类纯度公式
聚类纯度可以用以下公式表示:
$Purity = \frac{1}{N}\sum_{k=1}^{K} max_j\ |\omega_k \cap C_j|$
其中,$N$ 是样本总数,$K$ 是聚类数,$\omega_k$ 是第 $k$ 个聚类,$C_j$ 是第 $j$ 个真实类别。求解过程中,对于每个聚类 $\omega_k$,找到与其交集最大的真实类别 $C_j$,将这个交集的大小 $|\omega_k \cap C_j|$ 记为该聚类的纯度,最后将所有聚类的纯度求平均即可得到整体纯度。
在Python中,可以使用以下代码实现聚类纯度的计算:
```python
def purity_score(y_true, y_pred):
contingency_matrix = metrics.cluster.contingency_matrix(y_true, y_pred)
return np.sum(np.amax(contingency_matrix, axis=0)) / np.sum(contingency_matrix)
```
其中,`y_true` 是真实类别标签,`y_pred` 是聚类结果标签。函数使用`contingency_matrix`函数计算混淆矩阵,然后计算每个聚类的纯度并求平均得到整体纯度。
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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