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。

相关问题

聚类评价指标FMI的matlab代码

FMI（Fowlkes-Mallows Index）是一种常用的聚类评价指标，用于衡量聚类结果与真实标签之间的相似度。以下是使用Matlab实现FMI的代码示例：

function fmi = calculateFMI(clusterLabels, trueLabels)
    % 计算聚类评价指标FMI
    % 输入参数：
    % clusterLabels：聚类结果的标签
    % trueLabels：真实标签
    % 输出参数：
    % fmi：FMI值

    n = length(clusterLabels);  % 样本数量
    C = max(clusterLabels);  % 聚类簇的数量
    K = max(trueLabels);  % 真实标签的数量

    % 计算聚类结果的同簇样本对数tp、真实标签的同簇样本对数tp和不同簇样本对数fp
    tp = 0;
    fp = 0;
    for i = 1:C
        for j = 1:K
            nij = sum(clusterLabels == i & trueLabels == j);
            tp = tp + nij * (nij - 1) / 2;
        end
        fp = fp + sum(clusterLabels == i) * (sum(clusterLabels == i) - 1) / 2;
    end

    % 计算FMI值
    fn = n * (n - 1) / 2 - tp - fp;
    precision = tp / (tp + fp);
    recall = tp / (tp + fn);
    fmi = sqrt(precision * recall);
end

使用该函数，你可以将聚类结果的标签和真实标签作为输入参数传入，即可计算得到FMI值。

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。