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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 学术交流区 » 论文投稿 » 投稿求助 » 关于特征选择评价指标
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

[交流] 关于特征选择评价指标

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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1楼 2017-11-30 17:36:17
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)
大家都只领金币，不回答 啊？~~~~
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12楼2017-11-30 20:09:41
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dx设计师

新虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
可是一般你的方法好的时候acc nmi的值一般都会比较高

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13楼2018-02-07 01:19:16
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dx设计师

新虫 (正式写手)
最近刚投了一篇feature selection的。。ijcai。。

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14楼2018-02-07 01:20:25
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)
不错，祝福！

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15楼2018-02-07 07:43:52
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萤火虫的微笑

新虫 (正式写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
很正常啊，一般还要结合试验结果，用别的方法验证聚类是否有效

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16楼2018-02-21 09:32:43
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晴川1232楼
2017-11-30 17:36   回复  
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不吐皮3楼
2017-11-30 17:44   回复  
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润色论文4楼
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kfzn_989625楼
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shiki06286楼
2017-11-30 18:05   回复  
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ericamy7楼
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诺叶纷飞8楼
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onesaid9楼
2017-11-30 19:45   回复  
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mdfpddp15210楼
2017-11-30 19:58   回复  
yuanmd(金币+1): 谢谢参与
tzynew11楼
2017-11-30 20:02   回复  
yuanmd(金币+1): 谢谢参与
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