代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>from sklearnimportmetrics>>>labels_true=[0,0,0,1,1,1]>>>labels_pred=[0,0,1,1,2,2]>>>metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true,labels_pred)0.22504 . 1.3 Homogeneity, completeness and V-measure 同质性homogeneity:每个群集只包含...
现在我们可以使用mutual_info_score方法来计算这两个序列的互信息。 # 计算互信息mi=mutual_info_score(sequence1,sequence2)# 输出互信息print("互信息为:",mi) 1. 2. 3. 4. 5. 解释: mutual_info_score(sequence1, sequence2): 计算sequence1和sequence2之间的互信息。 print(...): 输出计算结果。 ...
在这一部分,我们需要导入NumPy库和Scikit-learn库。NumPy用于生成随机数和处理数组,而Scikit-learn中的mutual_info_score函数将用于计算互信息。 AI检测代码解析 # 导入NumPy库importnumpyasnp# 从Scikit-learn中导入互信息计算函数fromsklearn.metricsimportmutual_info_score 1. 2. 3. 4. np是NumPy的简称,可以简化...
mutual_infor=mr.mutual_info_score(img_cp1, img_cp2)print(mutual_infor)
在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的mutual_info_score函数来计算互信息。 互信息是一种非负的度量,它表示了两个随机变量之间的相互依赖程度。互信息越大,表示两个变量之间的相关性越强;互信息越小,表示两个变量之间的相关性越弱或者没有相关性。 在使用Python进行互信息计算之前,我们需要先安装scikit-learn...
基于互信息的分数(Mutual Information-based Score)是一种用于衡量聚类算法性能的指标,它衡量的是聚类结果与真实标签之间的相似性。基于互信息的分数可以用于评估将样本点分为多个簇的聚类算法。 基于互信息的分数的取值范围为[0,1],其中值越接近1表示聚类结果越准确,值越接近0表示聚类结果与随机结果相当,值越小表示...
在Python中计算两个随机变量之间的互信息(Mutual Information),可以使用sklearn.metrics模块中的mutual_info_score函数。以下是一个详细的步骤指南,包括导入必要的库、准备数据、计算互信息以及输出结果: 导入必要的库: python import numpy as np from sklearn.metrics import mutual_info_score 准备数据集: 你需要...
Python 计算 Mutual Information from sklearn.metrics import mutual_info_score for i in range(num): x = self.NeuronSig[i, begin:end] for j in range(i, num): y = self.NeuronSig[j, begin:end] #计算两个神经元之间的Mutual Information...
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score, adjusted_rand_score, normalized_mutual_info_scorefrom sklearn.datasets import make_blobs 生成模拟数据 X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0) 使用K-means...
adjusted_mutual_info_s= metrics.adjusted_mutual_info_score(y, pre_y) #同质化得分 homogeneity_s= metrics.homogeneity_score(y, pre_y) #完整性得分 completeness_s= metrics.completeness_score(y, pre_y) #V-measure得分 v_measure_s= metrics.v_measure_score(...