Znormalizowana informacja wzajemna
Znormalizowana informacja wzajemna (NMI), spopularyzowana przez Danona i wsp. w 2005 roku, jest zewnętrzną metryką oceny klastrowania opartą na teorii informacji. Mierzy ona ilość informacji współdzielonej między przewidywanym klastrowaniem a etykietami bazowymi, znormalizowaną do skali od 0 do 1. Wartość 1 oznacza doskonałą zgodność, a 0 niezależność.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Normalized Mutual Information for Clustering Agreement. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Skorygowany indeks RandąOcena modeli↔ compare
- Indeks Daviesa-BouldinaOcena modeli↔ compare
- Indeks Fowlkesa-MallowsaOcena modeli↔ compare
- Współczynnik sylwetkiOcena modeli↔ compare
- Miara VOcena modeli↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →