Нормализованная взаимная информация
Нормализованная взаимная информация (NMI), популяризированная Danon et al. в 2005 году, является внешней метрикой оценки кластеризации, основанной на теории информации. Она измеряет количество информации, совместно используемой между предсказанной кластеризацией и истинными метками, нормализованное по шкале от 0 до 1. Значение 1 указывает на идеальное совпадение, а 0 — на независимость.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Normalized Mutual Information for Clustering Agreement. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Скорректированный индекс РэндаОценка моделей↔ compare
- Индекс Дэвиса-БолдинаОценка моделей↔ compare
- Индекс Фоулкса-МэллоузаОценка моделей↔ compare
- Коэффициент силуэтаОценка моделей↔ compare
- V-мераОценка моделей↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →