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Python中计算标准互信息NMI的代码

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简介：
本代码实现使用Python语言来计算两个数据集之间的标准化互信息（NMI），适用于评估聚类算法的效果或进行无监督学习中的特征选择。 可用于评估社区划分效果的标准互信息NMI的Python代码。输入为算法的社区划分结果与真实划分结果，均为二维列表。

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  • Python中计算标准互信息NMI的代码
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    本代码实现使用Python语言来计算两个数据集之间的标准化互信息（NMI），适用于评估聚类算法的效果或进行无监督学习中的特征选择。 可用于评估社区划分效果的标准互信息NMI的Python代码。输入为算法的社区划分结果与真实划分结果，均为二维列表。
     
  • Python中NMI标准化互信息的实现
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    本文章介绍了如何在Python中实现Normalized Mutual Information (NMI)，一种用于评估聚类结果有效性的方法，并探讨其在数据科学中的应用。 对于NMI（归一化互信息）计算的Python实现方法有很多可用资源可以参考。在进行这种特定度量的编程工作时，重要的是理解其背后的数学原理以及如何有效地将其应用于实际数据集分析中。编写此代码需要熟悉Python及其相关库如NumPy和SciKit-Learn等工具包，并且要能够处理聚类评估任务中的复杂情况。 为了帮助开发者更好地理解和实现NMI计算功能，在线有许多教程和示例可供学习，这些资源通常会详细介绍如何使用现有的机器学习框架来简化开发过程。此外，通过研究学术论文或技术博客中提供的算法描述与代码片段也可以获得宝贵的知识点和技术细节。
     
  • 计算相互重叠的NMI指标
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    本研究提出了一种计算多个社区间相互重叠的Normalized Mutual Information (NMI) 指标的方法，用于量化不同划分方案间的相似度。 计算重叠互信息NMI的源码可以在Linux环境下实现。参考文献为：Lancichinetti A, Fortunato S, Kertész J. Detecting the overlapping and hierarchical community structure in complex networks[J]. New Journal of Physics, 2009, 11(3): 033015.
     
  • MATLAB中计算NMI的代码
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    本段代码提供了在MATLAB环境中计算Normalized Mutual Information (NMI)的具体方法，适用于评估聚类算法性能或信息理论研究。 Matlab计算聚类的代码是一种可以用来计算聚类正确率的程序。
     
  • Matlab中的互信息计算代码-Mutual-information-code:用于计算互信息的Matlab编写代码
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    这段代码是为使用Matlab编程语言计算两个随机变量之间的互信息而设计的。该项目提供了一个便捷的方法来评估数据集间的相互依赖性，适用于各种数据分析和机器学习场景。 互信息计算的Matlab代码用于衡量一个随机变量提供给另一个变量的信息量。它是无单位的度量，并以比特为单位表示，在已知另一随机变量的情况下量化不确定性的减少程度。高相互信息表明不确定性显著降低；低相互信息则意味着减少幅度很小；两个随机变量之间的互信息为零时，说明这两个变量是独立的。
     
  • 美国信息互换标准代码（ASCII码表）
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    美国信息互换标准代码（ASCII码表）是一种基于拉丁字母的一套电脑编码系统，包括控制字符（如分隔符），用于在不同的信息系统间进行数据传输。 ASCII（美国信息互换标准代码）是一套基于拉丁字母的字符编码系统，共收录了128个字符，每个字符用一个字节存储。它与国际标准ISOIEC 646等同。 以下是关于ASCII码表的相关介绍： - 控制字符：0到31号，共有32个控制字符用于外围设备如打印机的控制。 - 可显示字符：32到126号，共95个可显示字符包括空格、数字0至9以及大小写的英文字母。 - 扩展ASCII码：128到255号，共有128个扩展字符用于表示更多特殊符号、外来语字母和图形符号。 此外，在ASCII码表中还有一些特定的控制符如换行符、回车符等，这些用来进行文本格式化。
     
  • MI.rar_MI_matlab 互信息计算_互信息_互信息 matlab
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    本资源提供MATLAB环境下计算互信息的工具箱，适用于信号处理与机器学习领域中变量间依赖关系分析，方便科研人员和学生快速上手。 互信息：计算两幅图像之间的互信息。
     
  • Matlab中的互信息计算代码-adjusted_mutual_information: 用于快速并行计算聚类间调整后的互信息的R代码...
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    这段代码实现了一个用MATLAB编写的函数，能够高效地并行计算两个数据集间的调整互信息（AMI），用于评估无监督学习中聚类结果的一致性。 该存储库包含用于在R中快速且并行地计算聚类之间的调整后的相互信息（AMI）、归一化的相互信息（NMI）以及调整后的兰德指数（ARI）的代码。 NMI和ARI被广泛使用，并被视为成熟的分区协议度量标准。而调整后的互信息是由相关研究提出的一种衡量方法，它通过校正随机预期分区重叠的基线值来提供归一化的互信息度量。这可以通过计算观察到的群集大小分布的分区之间的期望互信息（EMI）实现。 该存储库中的代码提供了AMI、NMI和ARI的快速且高效的并行化计算，适用于特定生物学应用：评估将微生物宏基因组序列数据聚集成操作分类单元（OTU）时分区的一致性。所提供的数据是针对大约100万个序列集合进行处理的结果，在这些集合中根据完整链接或平均链接方法被分成了不同的OTU。 两个分区分别以每行代表一个项目的形式保存，R脚本提供了更多详细信息。值得注意的是，该代码具有通用性，并可应用于任何类型的聚类数据；将序列分类为OTU只是一个应用示例而已。
     
  • MATLAB中的互信息源代码
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    本段落提供MATLAB环境下计算互信息的源代码，适用于研究及工程应用中分析变量间的统计依赖关系。 计算两幅图像的互信息和联合熵。 该函数接收两个图像并返回它们之间的互信息和联合熵。为了实现此功能，请下载joint_histogram.m文件（可在作者的资源库中找到）。 由Amir Pasha Mahmoudzadeh编写，赖特州立大学生物医学成像实验室。