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。

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：

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聚类评价指标NMI

MATLAB中的聚类评价指标NMI是指标准化互信息（Normalized Mutual Information）。在MATLAB中，可以使用函数`normalized_mutual_info_score`来计算NMI。引用中的代码展示了如何使用该函数计算NMI。具体而言，给定两个聚类结果A和B，可以通过调用`normalized_mutual_info_score(A, B, average_method='arithmetic')`来计算NMI。其中，`average_method='arithmetic'`表示使用算术平均来计算NMI值。通过运行这段代码，可以得到NMI的结果。

需要注意的是，NMI的计算需要已知数据点的真实标签。因此，在使用NMI之前，需要确保已有正确的聚类标签信息。另外，聚类评价指标NMI的取值范围是[0, 1]，值越接近1表示聚类效果越好。