MATLAB实现nmi指数：InTree聚类方法快速入门

资源摘要信息: "nmi指数matlab代码-Clustering-by-InTree-Ensemble-PR2020:EnhancingIn-Tree-ba" 知识点详细说明: 1. nmi指数（Normalized Mutual Information）: nmi指数是一种用于评估聚类算法性能的指标，它是基于信息熵的概念，可以衡量两个聚类结果之间的相似度。nmi指数的值范围在0到1之间，值越大表示两个聚类结果之间的相似度越高，因此聚类效果越好。nmi指数是无监督学习领域中，尤其是在聚类分析中常用的一种性能评估工具。 2. matlab代码演示快速入门: 本资源中提到的"demo.m"文件是一个快速入门示例，用于指导用户如何使用提供的Matlab代码来运行聚类算法，并对算法进行评估。"demo.m"将演示如何在30个测试数据集上使用特定的聚类方法，并能够重现图4A中的实验结果。这种快速入门通常会包含数据加载、预处理、聚类算法应用和性能评估等步骤。 3. 聚类方法：ND-Ward-E(KT)与ND-K 本资源中提到的两种聚类方法分别是ND-Ward-E(KT)和ND-K。ND-Ward-E(KT)是一种新的基于物理启发的聚类算法，由Qiu和李在2020年的论文"Enhancing In-Tree-based Clustering via Distance Ensemble and Kernelization"中提出。该方法通过构建一种称为in-tree的结构，对样本数据进行有效的组织，从而完成聚类。而ND-K是一种比较方法，是由Qiu等人在2014年提出的，它是ND-Ward-E(KT)的基础。ND-K方法通过最近下降（最近邻下降）的方式来构建聚类树。 4. in-tree的概念 In-tree是在ND-Ward-E(KT)方法中提出的一个概念，是一种有效的图结构。这种结构适合于数据的组织和表示，使得数据能够通过一种树形结构来进行有效的聚类分析。In-tree的构建基于样本间的距离度量，能够揭示数据的内在结构特性，并通过一种系统的方法来识别和组织数据。 5. Matlab环境要求和兼容性问题 资源中指出，使用某些Matlab版本时，可能会遇到"maxk"函数不存在的问题。为了解决这一兼容性问题，资源提供了相应的替代代码，确保即使是低版本Matlab用户也能运行代码。这对于确保代码的广泛可用性至关重要，因为并非所有用户都使用最新版本的Matlab。 6. 系统开源 标签"系统开源"表明该资源是一套开源的系统，这意味着用户可以自由使用、研究、修改和分享该代码库。开源系统通常伴随着社区支持，这有助于用户遇到问题时寻找帮助，也促进了知识和改进的共享。 文件名称列表: - "Clustering-by-InTree-Ensemble-PR2020-main": 这是一个压缩包文件，包含了所有相关的代码、数据集和可能的文档。文件名表明该压缩包是关于通过集成和内核化增强树内聚类方法的实现，根据2020年发表在《Pattern Recognition》上的一篇论文。