聚类中如何计算NMI值和ACC值并画图

在聚类算法中，可以使用NMI（Normalized Mutual Information）和ACC（Accuracy）来评估聚类结果的质量。下面是计算NMI和ACC值以及绘制聚类结果的示例代码：

% 假设聚类结果保存在变量label_true和label_pred中，分别表示真实类别和预测类别

% 计算NMI值
NMI_value = nmi(label_true, label_pred);

% 计算ACC值
ACC_value = sum(label_true == label_pred) / length(label_true);

% 绘制聚类结果
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2), 30, label_pred, 'filled');
title('Clustering Result');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');

在上述代码中，假设聚类结果的真实类别存储在`label_true`中，预测类别存储在`label_pred`中。通过调用MATLAB内置的`nmi`函数可以计算NMI值，通过比较真实类别和预测类别的一致性来计算ACC值。最后，使用散点图（scatter plot）来可视化聚类结果，其中不同的簇用不同的颜色表示。

需要注意的是，上述代码仅为示例，实际应用中，你需要根据你使用的数据和聚类算法进行相应的修改和调整。另外，MATLAB还提供了其他评估聚类质量的指标和绘图函数，可以根据具体需求进行使用。

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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：

% 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。