NMI 代码实现步骤

# Copyright (c)2018, 东北大学软件学院学生
# All rightsreserved
# 文件名称：nmi.py
# 作   者：孔云
#问题描述：计算算法聚类结果与ground truth的相似度
# coding:utf-8
#A是标准聚类结果，B是算法聚类结果
from sklearn import metrics
import numpy as np
def open_file(file):temp=[]with open(file, 'r') as f:data = f.readlines()for row in data:temp=eval(row)print("temp",temp)return np.array(temp)
if __name__ == '__main__':file1 = 're1.txt'file2 = 're2.txt'A=open_file(file1)B=open_file(file2)print("A",A)print("B",B)result_NMI=metrics.normalized_mutual_info_score(A, B)print("result_NMI:",result_NMI)

NMI是聚类结果与数据集真实情况（ground truth）的相似度。取值范围在 0-1，值越大，说明聚类结果与数据集真实情况（ground truth）的相似度越大，聚类结果越好。

相关论文介绍：http://www.neusncp.com/static/upload/article/201807242106289781.pdf

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