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ARI与NMI评估指标应用案例

共计 30 章节
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01
聚类评估指标概述
为什么需要评估指标 · 常用指标分类
聚类评估指标概述为什么需要评估指…
02
ARI的定义与数学原理
调整兰德指数公式推导 · 含义解读
ARI的定义
03
NMI的定义与数学原理
归一化互信息公式推导 · 含义解读
NMI的定义
04
ARI与NMI的区别与联系
敏感度 · 期望值 · 适用场景对比
ARINMI
05
Python环境配置
安装scikit-learn · numpy · matplotlib
Python环境配置
06
使用sklearn计算ARI
adjusted_rand_scor…
sklearnARI
07
使用sklearn计算NMI
normalized_mutual_…
sklearnNMI
08
随机标签下的ARI与NMI期望值
蒙特卡洛模拟与理论值
ARINMI
09
ARI的调整机制解读
对偶然一致性的惩罚 · 与Rand指数的关系
ARI的调整机制解读
10
NMI的归一化方式
算术平均 · 几何平均 · 最大最小归一化比较
NMI的归一化方式
11
案例1
KMeans聚类评估——模拟数据与真…
案例1KMeans
12
案例2
层次聚类评估——不同链接策略的效果对…
案例2层次聚类评估
13
案例3
DBSCAN聚类评估——参数eps和…
案例3DBSCAN
14
案例4
谱聚类评估——不同相似度矩阵构建方式
案例4谱聚类评估
15
案例5
高斯混合模型评估——分量数选择
案例5高斯混合模型评估
16
不同聚类数下的ARI与NMI变化
肘部法与指标趋势
ARINMI
17
外部信息不全时的应用
仅有部分标签的情况
外部信息不全时的…仅有部分标签的情…
18
大规模数据集上的计算优化
近似计算 · 抽样评估
大规模数据集上的…近似计算
19
ARI与NMI的Python实现细节
无依赖版本代码解析
ARINMI
20
可视化ARI与NMI结果
热力图 · 折线图 · 箱线图
ARINMI
21
对比其他指标
纯度 · FMI · V-Measure
对比其他指标纯度
22
使用ARI与NMI选择最佳聚类算法
多算法横向对比
ARINMI
23
半监督评估场景
利用少量标注数据验证聚类
半监督评估场景利用少量标注数据…
24
文献中的ARI与NMI应用
经典论文案例解读
ARINMI
25
ARI与NMI的局限性
对不平衡聚类 · 噪声的敏感性
ARINMI
26
修正版指标
调整互信息(AMI)与调整福克斯-马…
修正版指标AMI
27
多个数据集上的综合评估
雷达图与汇总表
多个数据集上的综…雷达图
28
实践项目
图像聚类评估——基于颜色直方图特征
实践项目图像聚类评估
29
实践项目
文本聚类评估——TF-IDF与词嵌入…
实践项目TF-IDF
30
总结与最佳实践
指标选择建议 · 报告规范
最佳实践指标选择建议