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标准化互信息（normalizedMutualInformation,NMI）用于度量聚类结果的相似程度，是communitydetection的重要指标之一，其取值范围在[01]之间，值越大表示聚类结果越相近，且对于[1,1,1,2]和[2,2,2,1]的结果判断为相同其论文可参见Effect…
NMI的英文全称是NormalizedMutualInformation，中文叫做标准化互信息，它可以用来衡量两种聚类结果的相似度。.本文介绍适用于重叠聚类的NMI计算步骤，重叠指的是，一个节点可以属于多个类别。.注意上面3和4同时属于社团1和社团2，这就是重叠的含义。.要来比较...
聚类效果评价指标：MI,NMI,AMI简介在无监督学习中，常见的两种任务为聚类与降维。这里给出三个聚类效果评价指标：互信息，标准化互信息，调整互信息(MI,NMI,AMI)，分别给出它们的计算方法与代码。需要指出的是，这三个指标均需要已知数据...
二、不知道真实社区划分情况.1.模块度Q（社区内的边尽可能多，而社区之间的边尽量地少）.Q就是模块度，模块度越大则表明社区划分效果越好。.Q值的范围在[-0.5,1），论文表示当Q值在0.3~0.7之间时，说明聚类的效果很好.具体推导流程参见博客，这篇博客...
标准化互信息NMI计算步骤2.Python实现3.联系作者最新文章CIKM2021丨时间序列相关研究论文汇总2021-11-02ICLR2022丨图神经网络和时间序列相结合的研究趋势2021-10-13工具箱丨G6可视化框架之树可视化2021-10-12工具箱丨G6…
实验室最近用到nmi(NormalizedMutualinformation)评价聚类效果,在网上找了一下这个算法的实现,发现满意的不多.浙江大学蔡登教授有一个，httpMutualinformationandNormalizedMutualinformation互信息和标准化互信息-xmj-博客园
信息论学习——python实现标准化互信息标准化互信息（normalizedMutualInformation,NMI）用于度量聚类结果的相似程度，是communitydetection的重要指标之一，其取值范围在[01]之间，值越大表示聚类结果越相近，且对于[1,1,1,2]和[2,2,2,1]的...
聚类的评价指标NMI标准化互信息+python实现+sklearn调库概念引例公式信息熵相对熵（relativeentropy）互信息*归一化互信息(NMI)代码pythonsklearn概念标准化互信息（normalizedMutualInformation,NMI）用于度量聚类结果的相似程度，是...
原文地址：一、已知真实社区划分结果1.NMI指数，互信息和标准化互信息具体公式和matlab代码参见博客，Python代码参加，C++代码参见123456789101112
互信息可以定义为两个随机变量的联合分布与边缘分布的乘积的KL散度。根据上述定义，不难发现，如果随机变量和相互，即，则；性质1，由KLDivergence的性质可以直接得出2Pf：其中表示熵，同理可以证明通过性质2，我们可以从另一个角度认识
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互信息可以定义为两个随机变量的联合分布与边缘分布的乘积的KL散度。根据上述定义，不难发现，如果随机变量和相互，即，则；性质1，由KLDivergence的性质可以直接得出2Pf：其中表示熵，同理可以证明通过性质2，我们可以从另一个角度认识
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