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关于特征选择评价指标
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特征选择（特别是无监督）的评价指标通常采用聚类精度（ACC）和归一化互信息（NMI），通常这两者的值越大，代表算法的性能更好。 然而并不是所有ACC最大时，其对应的NMI也取得最大值。请问，怎么看待这个问题和现象？如何评判？ 另外，通常用ACC（或NMI）+-标准差来表示性能，但是ACC取得最优值时，其对应的标准差有可能比其它ACC小的方法所对应的标准差大，这种情况怎么解释？实际时应该以哪种作为评判准则呢（ACC或标准差，或其它）？ 谢谢大家！~~ |
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晴川1232楼
2017-11-30 17:36
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不吐皮3楼
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润色论文4楼
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