目录Rand指数（Rand Index, RI）兰德系数 调整兰德指数（adjustedRand index，ARI）是一种常见的聚类外部评价指标，其通过计算在真实标签和聚类结果中被分配在相同或不同类簇的样本对的个数来进行聚类有效性的评价，具体定义如下： ARI 是一种聚类评估算法，通过计算样本点对位于同一类簇和不同类簇的数目来度量两个聚类结果之间的相似程度，其计算式如下： 其中，a 表示
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2023-10-07 12:45:59
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# 兰德指数：理解社会选择的量化方法
兰德指数（Rand Index）是一个用于评估两个分群结果相似性的重要统计指标。它的值介于0和1之间，0意味着两个分群完全不相似，而1则意味着两个分群完全一致。本文将深入探讨兰德指数的计算方法，并使用 Python 进行示例演示。
## 兰德指数的计算
兰德指数通过计算两个分群中相同或不同的对象对的数量来衡量相似度。具体来说，设定两个集合 \( A \)
原创
2024-10-10 04:36:21
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# 如何计算 Python 中的兰德指数
作为一名刚入行的开发者，学习如何实现兰德指数（Rand Index）是一个很好的练习，它是用于评价聚类结果与真实标签相似性的重要指标。本文将逐步指导你如何在 Python 中实现兰德指数。
## 流程概述
以下是实现兰德指数的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
# 兰德指数计算及其Python实现
兰德指数（Rand Index）是一种用于衡量两个数据集之间聚类结果相似性的指标。在数据挖掘和机器学习中，兰德指数可以帮助我们评估算法的效果。其取值范围在0到1之间，0表示完全不相似，1表示完全相同。
## 兰德指数的计算
兰德指数的计算基于四个基本结果：
- a: 同样被分到同一类的样本对数
- b: 一类中被分到不同类的样本对数
- c: 不同类中被
原创
2024-09-20 11:32:40
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在数据分析与机器学习领域中，调整兰德指数（Adjusted Rand Index, ARI）是一种用于衡量聚类算法效果的非常重要的指标。通过比较不同聚类结果与真实标签的一致性，可以直观评估算法的聚类质量。本文将介绍如何用Python实现调整兰德指数的计算及其优化过程。
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入真实标签与聚类结果] --> B[计算调整兰德指数]
1. ARI(Adjusted Rand Index) 兰德系数：聚类效果有一个评价指标。 这个指标不考虑你使用的聚类方法，把你的方法当做一个黑箱，只注重结果。可以说，是一个十分“功利”的指标。 在讲ARI之前呢，先讲述一下RI，也就是rand index，从两者的名字也可以看出来，这是ARI的祖宗版。 这里，我们解释一下a,b,c,d分别代表什么
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2023-09-09 09:55:00
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# 使用 Python 实现自适应兰德指数
在数据科学和机器学习领域，我们经常需要评估模型时的性能指标。兰德指数（Rand Index）是一种常用的聚类评估标准，旨在衡量数据点之间聚类的一致性。自适应兰德指数（Adjusted Rand Index, ARI）则是兰德指数的一个扩展，解决了随机聚类可能导致的偏差。
在本文中，我们将详细介绍如何使用 Python 实现自适应兰德指数。我们将按照以
原创
2024-10-24 05:50:08
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在处理“兰德指数用 Python 计算”这一问题时，我经历了一系列的思考与实践。兰德指数（Rand Index）是用于评估聚类结果质量的统计指标。它衡量了一组数据中不同聚类结果之间的一致性。本文将详细记录我在解决这个问题过程中的背景、现象、根因、解决方案、验证和预防优化等环节。
### 问题背景
在数据分析与机器学习领域，聚类分析是常见的任务之一。而评估聚类结果的有效性至关重要。我们常用的指标
作者：火锅侠 如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index）1. 数学原理兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结
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2023-09-15 21:06:43
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什么是Rand指数关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~Rand IndexThe Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particula
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2024-05-20 22:42:07
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1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
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2024-06-03 15:23:59
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兰德指数(Rand index, RI)RI取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合:如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。假设U是外部评价标准，即true_label， 而V是聚类结果，设定4个统计量符号解释更直白的解释决策正确与否TP / a在U中为同一类，且在V中也为同一类别的数据点对数将相似的样本归为同一个簇(同–同)正确的决策TN / d在U
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2023-12-18 22:44:39
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REF https://zhuanlan.zhihu.com/p/34366 【4个◊】 聚类之后的结果如下: cluster 1 (w1)， cluster 2（w2）， c
原创
2023-10-08 09:29:40
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霍兰德类型是：SER
说明：
每种职业兴趣的分数最高为10分，最低为0分。
分数越接近10分，说明你对这一类型的活动兴趣越大；
越接近0分，说明你对此类型活动越不感兴趣。
你的职业兴趣组合是什么：
上侧显示的是您的职业兴趣倾向
1，查看你得分最高的三项的描述。哪些是对你的职业价值观比较适合的工作？你应该有意识的往这些方向选择自
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2023-11-11 20:44:54
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1、调整兰德指数（Adjusted Rand Index）兰德指数需要给定类别信息C，假设K是聚类结果，兰德指数表达式如下 a为在C中为同一类且在K中也为同一类别的数据点对数 b为在C中为同一类但在K中却隶属于不同类别的数据点对数 c为在C中不在同一类但在K中为同一类别的数据点对数 d为在C中不在同一类且在K中也不属于同一类别的数据点对数 RI的取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况
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2023-12-27 10:36:14
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# Python实现霍兰德
## 介绍
霍兰德职业兴趣测评是一种常用的职业选择工具，通过对个人兴趣进行测量和分析，为个人提供适合的职业方向。霍兰德理论认为，个人的职业兴趣可以分为6个主要类型：现实型、研究型、艺术型、社会型、企业型和常规型。这些类型可以用一个六维向量来表示，其中每个维度的取值范围为0到1，表示对该类型的兴趣程度。
在本文中，我们将使用Python实现霍兰德职业兴趣测评，并根据用
原创
2023-08-13 09:19:45
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目录Day1 栈与队列（简单）09 两个栈实现队列30 包含min函数的栈Day2 链表（简单）06 从尾到头打印链表24 反转链表35 复杂链表的复制Day3 字符串（简单）05 替换空格58-II 旋转字符串Day4 查找算法（简单）03 数组中重复的数字@二分查找53-I 在排序数组中查找数字 I53-II 0~n-1中缺失的数字Day5 查找算法（中等）04 二维数组中的查找*11 旋转
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2023-12-01 14:49:18
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这里说的数值类型其实是数字的种类 python一共四种数值类型（Number）整型int
浮点型float
布尔型 bool
复数 complex
然后七种常用运算法则：加（+）减（-）乘（*）除（/）取余（%）取整（//）指数（**）数值类型顾名思义，整型就是整数，浮点型就是小数，布尔型数值只有True和False，为0的就是False，其他都是True接下来说一下几种运算法则加法在python
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2023-08-25 23:09:29
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霍夫变换（Hough Transform）的原理以及代码实现第一次在博客上写技术文章总结一下最近所做的，还希望大家多多批评指正。霍夫变换是一种常用的图像算法，在线状物和圆形物检测等应用中具有很重要的意义。特别地，Hough变换能够较好的克服目标被部分遮挡的情况。因此，在图像检测应用场合中，霍夫变换具有重要的意义。本文首先介绍霍夫变换的基本思想，然后结合matlab代码谈谈具体应用方法，最后给出Ho
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2023-12-15 19:21:54
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# 霍兰德人格分析的实现
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现霍兰德人格分析。霍兰德人格分析是一种帮助人们了解自己的职业兴趣和能力的工具。通过分析个人的兴趣和特点，霍兰德人格分析可以提供一些建议，帮助人们在职业选择上做出更明智的决策。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个流程的图示：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工
原创
2023-09-07 06:13:36
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