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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