这个公式和纯度公式验证一样吗？
Is this formula just the same like purity formula validation?
我读过的大多数论文都使用以下公式对聚类准确性进行外部验证：
其中 ai 是同时出现在第 i 个簇中的数据对象的数量
及其对应的trueclass，n为数据集中数据对象的个数。根据这一措施，较高的 r 值表示
更好的聚类结果，完美的聚类产生一个值
r = 1.0
这个公式和纯度公式一样吗？
您可以在此处阅读纯度 https://stats.stackexchange.com/questions/95731/how-to-calculate-purity
谢谢大家
我不同意该论文声称这将被 "commonly" 使用。常用的衡量指标是 ARI（调整兰德指数）和 NMI（归一化互信息）。
但是，是的，吨这看起来与纯度相同。有同样的缺陷。
据推测，他们使用的衡量方法有利于将 "true" 集群分解成更小的块。如果k=n，每个点都是自己的簇，那么all so都是1，这个measure会评价结果为perfect。
所以你不能用它来比较不同k的结果。
我读过的大多数论文都使用以下公式对聚类准确性进行外部验证：
这个公式和纯度公式一样吗？ 您可以在此处阅读纯度 https://stats.stackexchange.com/questions/95731/how-to-calculate-purity
谢谢大家
我不同意该论文声称这将被 "commonly" 使用。常用的衡量指标是 ARI（调整兰德指数）和 NMI（归一化互信息）。
但是，是的，吨这看起来与纯度相同。有同样的缺陷。
据推测，他们使用的衡量方法有利于将 "true" 集群分解成更小的块。如果k=n，每个点都是自己的簇，那么all so都是1，这个measure会评价结果为perfect。
所以你不能用它来比较不同k的结果。