Normalizētais savstarpējais informācijas rādītājs
Normalizētais savstarpējais informācijas rādītājs (NMI), ko 2005. gadā popularizēja Danon et al., ir ārējs klasterēšanas novērtēšanas metrika, kas balstīta uz informācijas teoriju. Tas mēra informācijas apjomu, kas kopīgs starp prognozēto klasterēšanu un patiesajiem (ground truth) atzīmēm, normalizētu skalā no 0 līdz 1. Vērtība 1 norāda uz pilnīgu vienošanos, savukārt 0 norāda uz neatkarību.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Danon, L., Diaz-Guilera, A., Duch, J., & Arenas, A. (2005). Comparing community structure identification. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2005(09), P09008. DOI: 10.1088/1742-5468/2005/09/P09008 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Normalized Mutual Information for Clustering Agreement. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/normalized-mutual-information
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Koriģētais Randa indekssModeļu novērtēšana↔ compare
- Deivisa-Boldina indekssModeļu novērtēšana↔ compare
- Fowlkesa-Mallows indeksModeļu novērtēšana↔ compare
- Silueta koeficientsModeļu novērtēšana↔ compare
- V-measureModeļu novērtēšana↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →