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问计算质心和精度
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Stack Overflow用户

提问于 2017-06-01 08:53:33

回答 1查看 425关注 0票数 0

我从暹罗网络获得了两点feat_left, feat_right，我在x,y坐标中绘制了这些点，如下所示。

下面是python脚本

import json
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np



data = json.load(open('predictions-mnist.txt'))

n=len(data['outputs'].items())
label_list = np.array(range(n))
feat_left = np.random.random((n,2))


count=1

for key,val in data['outputs'].items():
    feat = data['outputs'][key]['feat_left']
    feat_left[count-1] = feat
    key = key.split("/")
    key = int(key[6])
    label_list[count - 1] = key
    count = count + 1


f = plt.figure(figsize=(16,9))

c = ['#ff0000', '#ffff00', '#00ff00', '#00ffff', '#0000ff',
     '#ff00ff', '#990000', '#999900', '#009900', '#009999']

for i in range(10):
    plt.plot(feat_left[label_list==i,0].flatten(), feat_left[label_list==i,1].flatten(), '.', c=c[i])
plt.legend(['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'])
plt.grid()
plt.show()

现在我要计算每个星系团的向心力，然后是纯度。

python

deep-learning

k-means

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-06-01 14:04:12

质心就是mean。

centorids = np.zeros((10,2), dtype='f4')
for i in xrange(10):
    centroids[i,:] = np.mean( feat_left[label_list==i, :2], axis=0 )

至于精度，您可以从质心计算均方误差(距离)：

sqerr = np.zeros((10,), dtype='f4')
for i in xrange(10):
    sqerr[i] = np.sum( (feat_left[label_list==i, :2]-centroids[i,:])**2 )

计算纯度

def compute_cluster_purity(gt_labels, pred_labels):
  """
  Compute purity of predicted labels (pred_labels), given 
  the ground-truth labels (gt_labels).

  Assuming gt_labels and pred_labels are both lists of int of length n
  """
  n = len(gt_labels) # number of elements
  assert len(pred_labels) == n
  purity = 0
  for l in set(pred_labels):
    # for predicted label l, what are the gt_labels of this cluster?
    gt = [gt_labels[i] for i, il in enumerate(pred_labels) if il==l]
    # most frequent gt label in this cluster:
    mfgt = max(set(gt), key=gt.count)
    purity += gt.count(mfgt) # count intersection between most frequent ground truth and this cluster
  return float(purity)/n

有关选择集群中最常用的标签的详细信息，请参阅这个答案。

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/44302824

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