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R中的NMI实现有问题?

NMI是Normalized Mutual Information(归一化互信息)的缩写,是一种用于衡量两个聚类结果之间相似度的指标。在R中,确实存在一些NMI实现的问题,主要表现在以下几个方面:

  1. 不同包的实现结果不一致:R中有多个包提供了NMI的计算函数,如mclust、flexclust、clValid等,但它们的实现方式和计算结果可能存在差异。这可能导致在不同包之间比较聚类结果时出现不一致的情况。
  2. 对称性问题:NMI的计算涉及到互信息的计算,而互信息本身是非对称的。然而,R中一些包的实现存在对称性问题,即计算得到的NMI值与输入的聚类顺序有关。这可能导致在比较不同聚类结果时出现不一致的情况。
  3. 边界效应:NMI的计算对聚类结果的大小和类别数量敏感。在R中,一些包的实现可能对边界效应不敏感,导致在比较不同聚类结果时出现偏差。

为了解决这些问题,建议使用一致性较好的NMI实现,例如mclust包中的NMI()函数。该函数基于信息论原理,能够正确计算NMI,并且对聚类结果的大小和类别数量不敏感。使用该函数可以获得较为准确和可靠的NMI值。

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