在MATLAB中,可以使用评估聚类解决方案的函数来衡量聚类结果的同质性和完备性。其中,同质性(Homogeneity)用于衡量每个聚类中只包含一个类别的程度,完备性(Completeness)用于衡量每个类别被分配到同一个聚类中的程度。
MATLAB中提供了一个常用的函数cluster_metrics
来计算聚类结果的同质性和完备性。该函数需要输入两个参数:真实标签(ground truth labels)和聚类结果(cluster assignments),并返回同质性和完备性的值。
以下是使用cluster_metrics
函数的示例代码:
% 真实标签
groundTruth = [1 1 2 2 3 3];
% 聚类结果
clusterAssignments = [1 1 2 2 3 3];
% 计算同质性和完备性
[homogeneity, completeness] = cluster_metrics(groundTruth, clusterAssignments);
% 打印结果
fprintf('同质性:%.2f\n', homogeneity);
fprintf('完备性:%.2f\n', completeness);
在这个示例中,真实标签groundTruth
表示每个样本的真实类别,聚类结果clusterAssignments
表示每个样本被分配到的聚类。cluster_metrics
函数会计算同质性和完备性的值,并将结果存储在homogeneity
和completeness
变量中。
同质性和完备性的值都介于0和1之间,值越接近1表示聚类结果越好。同质性和完备性都是聚类评估中常用的指标,可以帮助我们了解聚类结果的质量。
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