knn算法的nmi计算python代码

下面是KNN算法的NMI计算Python代码示例：

from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一个分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

# 在训练集上拟合KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算NMI
nmi = normalized_mutual_info_score(y_test, y_pred)

print("KNN算法的NMI得分为：", nmi)

在上面的代码中，使用scikit-learn库生成一个分类数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，创建一个KNN分类器，并在训练集上进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并计算NMI得分。