我如何将不同方法的集群标签与 r 中的实际标签相匹配？
How I can match up the clusters labels of different methods to the actual labels in r?
基本上，我模拟了 1000 个数据集，然后通过不同的聚类技术对它们进行聚类，例如：k-means、基于模型的聚类等
然后，我可以使用分类正确率 CCR 验证这些方法的性能。但是，我面临标签切换问题，因此无法获得真实的 CCR。
所以，我的问题是，有没有办法统一 r 中的所有标签以用于多变量数据集？
这是一个简单的例子：
# Create the random data sets:
data1 <- rnorm(5, 0, 0.5) # cluster 1
data2 <- rnorm(5, 2, 0.5) # cluster 2
data3 <- rnorm(5, 4, 0.5) # cluster 3
alldata <- c(data1, data2, data3)
# cluster the data using different methods:
require(cluster)
km.method <- kmeans(alldata, centers = 3)$cluster
# [1] 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
pam.method <- pam(alldata, 3)$clustering
# [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
# As you see the answers are exactly the same, but the labels are different!
# How I can unify the labels for all methods to match the true labels??
CCR 不适用于聚类。
由于聚类器不提供 类，根据定义它是 0。
考虑 Iris 数据集。正确的 类 是物种。像 k-means 这样的聚类将产生 "labels" 0,1,2。 None 个是正确的。
评估集群的正确方法是使用集群评估指标，例如调整后的兰德指数和归一化互信息。这些评估集合重叠，而不是单个标签。
基本上，我模拟了 1000 个数据集，然后通过不同的聚类技术对它们进行聚类，例如：k-means、基于模型的聚类等
然后，我可以使用分类正确率 CCR 验证这些方法的性能。但是，我面临标签切换问题，因此无法获得真实的 CCR。 所以，我的问题是，有没有办法统一 r 中的所有标签以用于多变量数据集？
这是一个简单的例子：
# Create the random data sets:
data1 <- rnorm(5, 0, 0.5) # cluster 1
data2 <- rnorm(5, 2, 0.5) # cluster 2
data3 <- rnorm(5, 4, 0.5) # cluster 3
alldata <- c(data1, data2, data3)
# cluster the data using different methods:
require(cluster)
km.method <- kmeans(alldata, centers = 3)$cluster
# [1] 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
pam.method <- pam(alldata, 3)$clustering
# [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
# As you see the answers are exactly the same, but the labels are different!
# How I can unify the labels for all methods to match the true labels??
CCR 不适用于聚类。
由于聚类器不提供 类，根据定义它是 0。
考虑 Iris 数据集。正确的 类 是物种。像 k-means 这样的聚类将产生 "labels" 0,1,2。 None 个是正确的。
评估集群的正确方法是使用集群评估指标，例如调整后的兰德指数和归一化互信息。这些评估集合重叠，而不是单个标签。