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
在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的mutual_info_score函数来计算两组数据的互信息。该函数接受两个参数,分别为两组数据的数组。下面是一个简单的示例: fromsklearn.metricsimportmutual_info_score# 两组数据data1=[1,2,3,4,5]data2=[1,2,4,8,10]# 计算互信息mi=mutual_info_score(data1,data2)...
>>>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:每个群集只包含单个类的成员。 完整性completeness:给定类的所有成员都...
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...
img_cp1= np.reshape(img_cp1, -1) img_cp2= np.reshape(img_cp2, -1)print(img_cp2.shape)print(img_cp1.shape) mutual_infor=mr.mutual_info_score(img_cp1, img_cp2)print(mutual_infor)
mi = mutual_info_score(true_labels, pred_labels) print(f"互信息: {mi}") 计算V-Measure v_measure = v_measure_score(true_labels, pred_labels) print(f"V-Measure: {v_measure}") 在上述代码中,我们定义了真实标签和预测标签,然后计算并输出了互信息和V-Measure。
互信息(Mutual Information, MI): 互信息用于评估两个变量之间的共享信息,在图像融合中常用于评价融合图像与源图像之间的信息保持程度。 实现方法:可以使用scikit-learn库中的mutual_info_score函数计算。 python from sklearn.metrics import mutual_info_score def MI(Fusion_img, ir, vi): F = Fusion_img.fl...
>>> metrics.adjusted_mutual_info_score(labels_true, labels_pred) 0.22504 1.3 Homogeneity, completeness and V-measure 同质性homogeneity:每个群集只包含单个类的成员。 完整性completeness:给定类的所有成员都分配给同一个群集。 >>> from sklearn import metrics ...
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(...
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...