DBSCAN算法和兰德指数

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作为nem
作为nem 2016年5月3日
回答: 马可Riani 2021年9月2日
你好,
我用DBSCAN和集群的数据集,众所周知,结果集群集群有噪音。然后我想估计兰德集群索引结果。但是我有噪音集群中,没有一个回应的噪声点列联表。我如何使用集群噪声估计列联表吗?我是否忽略噪声的结果吗?

答案(1)

马可Riani
马可Riani 2021年9月2日
函数RandIndexFS FSDA工具箱的你问。
这个函数的文档的预览,请参阅
下面有一个例子的使用这个函数
负载fisheriris
%第一分区c1是真正的分区
c1 =物种;
%的第二个分区c2 tclust聚类过程的输出
k = 3;
= tclust(量k 0.1,100,“味精”,0);
c2 = out.idx;
%单位内部c2含有数字0被修剪的观察
%与选项noisecluster可以决定忽略或忽视
%噪音集群
noisecluster = 0;
(ARI、RI、MI,嗨)= RandIndexFS (c1, c2, noisecluster);
disp (“调整ARI指数忽视噪音集群”)
disp (ARI)
%列联表
(资源描述,~,~,标签]=交叉表(c1, c2);
台= array2table(资源描述,“RowNames”、标签(1:3,1),“VariableNames”、标签(1:k + 1, 2));
disp(台)
希望它能帮助
马可

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