matlab编程计算FMI聚类评价指标
时间: 2023-08-09 09:06:13 浏览: 111
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:
```matlab
% 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。
相关问题
MATLAB聚类有效性评价指标(外部)
MATLAB中常用的聚类有效性评价指标包括外部指标和内部指标。其中,外部指标用于评价聚类结果与真实标签之间的一致性,主要包括以下几种指标:
1. Adjusted Rand Index(ARI):调整兰德指数,用于度量聚类结果与真实标签的相似度,取值范围在[-1, 1]之间,值越大表示聚类结果与真实标签越一致。
2. Normalized Mutual Information(NMI):标准化互信息,用于度量聚类结果与真实标签的相似度,取值范围在[0, 1]之间,值越大表示聚类结果与真实标签越一致。
3. Fowlkes-Mallows Index(FMI):福尔克斯-马洛指数,用于度量聚类结果与真实标签的相似度,取值范围在[0, 1]之间,值越大表示聚类结果与真实标签越一致。
4. Jaccard Coefficient(JC):杰卡德系数,用于度量聚类结果与真实标签的相似度,取值范围在[0, 1]之间,值越大表示聚类结果与真实标签越一致。
这些指标都可以通过MATLAB中的函数进行计算,例如,ARI可以使用rand_index函数计算,NMI可以使用nmi函数计算,FMI可以使用fowlkes_mallows_index函数计算,JC可以使用jaccard_coefficient函数计算。
聚类的外部评价指标有哪些
聚类的外部评价指标通常用于衡量聚类结果与事先已知的类别标签之间的相似度或差异性。常见的外部评价指标包括:
1. 精确度(Precision)和召回率(Recall):用于二分类问题,精确度是真正例(TP)占所有被分类为正例的样本(TP+FP)的比例,召回率是真正例(TP)占所有实际为正例的样本(TP+FN)的比例。
2. 调整兰德指数(Adjusted Rand Index,ARI):用于多分类问题,计算聚类结果与真实类别标签之间的相似度。
3. F1-Score:精确度和召回率的调和平均数,综合考虑了分类器的准确率和召回率。
4. 熵(Entropy)和互信息(Mutual Information):熵越小,说明聚类结果越好;互信息越大,说明聚类结果与真实类别标签越接近。
5. 约束归一化互信息(Normalized Mutual Information,NMI):将互信息归一化,使其值在0~1之间,便于比较不同数据集之间的聚类结果。
6. Fowlkes-Mallows指数(FMI):同时考虑了精确度和召回率,越接近1表示聚类结果与真实类别标签越相似。
7. Jaccard系数:用于衡量两个集合的相似度,将其应用于聚类评价中,可以衡量聚类结果与真实类别标签之间的相似度。
这些外部评价指标各有优缺点,需要根据具体问题和数据集的特点选择合适的指标进行评价。