matlab 聚类nmi

NMI（Normalized Mutual Information）是一种用于测量聚类算法性能的指标之一。在 MATLAB 中，可以使用以下代码计算聚类算法的 NMI 值：

% 将聚类结果保存为一个向量
cluster1 = [1 1 2 2 3 3 4 4 5 5];
cluster2 = [1 2 2 2 3 3 4 4 5 5];

% 计算 NMI 值
nmi_value = nmi(cluster1, cluster2);

其中，`cluster1` 和 `cluster2` 分别是两个聚类结果的向量，每个元素表示对应数据点所属的簇。函数 `nmi` 用于计算两个聚类结果的 NMI 值，返回值为一个介于 0 和 1 之间的实数，值越大表示聚类结果越相似。

相关问题

MATLAB聚类评价指标NMI

MATLAB中的聚类评价指标NMI是指标准化互信息（Normalized Mutual Information）。在MATLAB中，可以使用函数`normalized_mutual_info_score`来计算NMI。引用中的代码展示了如何使用该函数计算NMI。具体而言，给定两个聚类结果A和B，可以通过调用`normalized_mutual_info_score(A, B, average_method='arithmetic')`来计算NMI。其中，`average_method='arithmetic'`表示使用算术平均来计算NMI值。通过运行这段代码，可以得到NMI的结果。

需要注意的是，NMI的计算需要已知数据点的真实标签。因此，在使用NMI之前，需要确保已有正确的聚类标签信息。另外，聚类评价指标NMI的取值范围是[0, 1]，值越接近1表示聚类效果越好。

聚类分析计算nmi代码matlab

聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。而规范化互信息（Normalized Mutual Information，NMI）是一种用于评估聚类结果的指标，用于衡量两个聚类结果之间的相似度。

以下是使用MATLAB编写计算NMI的代码示例：

function nmi = calculate_nmi(labels_true, labels_pred)
    % 计算标准化互信息（NMI）
    
    % 计算标签的熵
    entropy_true = calculate_entropy(labels_true);
    entropy_pred = calculate_entropy(labels_pred);
    
    % 计算条件熵
    cond_entropy = calculate_conditional_entropy(labels_true, labels_pred);
    
    % 计算互信息
    mutual_info = entropy_true + entropy_pred - cond_entropy;
    
    % 计算标准化互信息
    nmi = mutual_info / sqrt(entropy_true * entropy_pred);
end

function entropy = calculate_entropy(labels)
    % 计算熵
    
    num_samples = length(labels);
    unique_labels = unique(labels);
    num_labels = length(unique_labels);
    
    entropy = 0;
    for i = 1:num_labels
        p = sum(labels == unique_labels(i)) / num_samples;
        entropy = entropy - p * log2(p);
    end
end

function cond_entropy = calculate_conditional_entropy(labels_true, labels_pred)
    % 计算条件熵
    
    num_samples = length(labels_true);
    unique_labels_true = unique(labels_true);
    num_labels_true = length(unique_labels_true);
    unique_labels_pred = unique(labels_pred);
    num_labels_pred = length(unique_labels_pred);
    
    cond_entropy = 0;
    for i = 1:num_labels_true
        for j = 1:num_labels_pred
            p = sum(labels_true == unique_labels_true(i) & labels_pred == unique_labels_pred(j)) / num_samples;
            if p > 0
                cond_entropy = cond_entropy - p * log2(p);
            end
        end
    end
end

以上代码提供了一个计算NMI的函数`calculate_nmi`，它接受两个输入参数：`labels_true`是真实的类标签向量，`labels_pred`是聚类结果的类标签向量。函数内部调用了`calculate_entropy`和`calculate_conditional_entropy`函数，用于计算熵和条件熵。

这些函数实现了NMI的计算公式，并在循环中根据公式进行相应的累加计算。最终，使用`mutual_info / sqrt(entropy_true * entropy_pred)`计算出标准化互信息，并将其返回。