NMI的matlab代码
时间: 2023-10-03 19:10:08 浏览: 62
NMI(Normalized Mutual Information,标准化互信息)的MATLAB代码示例:
```matlab
% 预测结果
Ypred = [1 2 1 1 2 3 3 2 1 3];
% 真实标签
Ytrue = [1 2 1 3 2 3 3 2 1 1];
% 计算NMI
nmi = MutualInfo(Ypred,Ytrue)/sqrt(Entropy(Ypred)*Entropy(Ytrue));
```
以上代码中,首先给出了预测结果Ypred和真实标签Ytrue,然后调用了MATLAB的MutualInfo和Entropy函数计算了互信息和熵,最终得到了标准化互信息NMI,其中MutualInfo(Ypred,Ytrue)表示预测结果和真实标签的互信息,Entropy(Y)表示标签熵。
相关问题
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:
```matlab
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。
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:
```matlab
% 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。
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