MATLAB中函数或变量 'nmi' 无法识别

非常抱歉，我之前提到的 nmi 函数不是MATLAB的内置函数。在MATLAB中，没有直接提供计算标准化互信息（NMI）的内置函数。如果你想要计算NMI，可以使用外部的工具包，如信息检索工具包（Information Retrieval Toolbox）或者其他第三方工具包。

另外，如果你想要计算聚类结果的评估指标，可以使用外部工具包或者自己实现相关函数。例如，评估聚类结果的NMI可以使用独立实现的函数，示例代码如下：

function nmi_value = calculate_nmi(label_true, label_pred)
    % 计算NMI值的自定义实现
    % label_true: 真实类别
    % label_pred: 预测类别

    % 计算真实类别和预测类别的熵
    H_true = calculate_entropy(label_true);
    H_pred = calculate_entropy(label_pred);

    % 计算互信息
    MI = calculate_mutual_information(label_true, label_pred);

    % 计算NMI值
    nmi_value = 2 * MI / (H_true + H_pred);
end

function entropy_value = calculate_entropy(label)
    % 计算熵的自定义实现
    % label: 类别

    unique_labels = unique(label);
    num_labels = length(unique_labels);
    entropy_value = 0;

    for i = 1:num_labels
        p = sum(label == unique_labels(i)) / length(label);
        entropy_value = entropy_value - p * log2(p);
    end
end

function mutual_info = calculate_mutual_information(label_true, label_pred)
    % 计算互信息的自定义实现
    % label_true: 真实类别
    % label_pred: 预测类别

    unique_labels_true = unique(label_true);
    unique_labels_pred = unique(label_pred);
    num_labels_true = length(unique_labels_true);
    num_labels_pred = length(unique_labels_pred);
    mutual_info = 0;

    for i = 1:num_labels_true
        for j = 1:num_labels_pred
            p_true = sum(label_true == unique_labels_true(i)) / length(label_true);
            p_pred = sum(label_pred == unique_labels_pred(j)) / length(label_pred);
            p_joint = sum(label_true == unique_labels_true(i) & label_pred == unique_labels_pred(j)) / length(label_true);
            if p_joint > 0
                mutual_info = mutual_info + p_joint * log2(p_joint / (p_true * p_pred));
            end
        end
    end
end

以上代码为自定义实现的计算NMI值的函数，包含计算熵和互信息的辅助函数。你可以根据需要进行调整和修改。