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。