Was bedeutet "NMI"?
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NMI steht für Normalisierte Mutuelle Information. Das ist ein Maß, um zu bewerten, wie gut zwei Datensätze zueinander passen oder sich aufeinander beziehen. Dieses Maß wird oft beim Clustering verwendet, einer Methode, die ähnliche Dinge basierend auf ihren Eigenschaften gruppiert.
Wie NMI Funktioniert
NMI schaut sich die Menge an Informationen an, die zwischen zwei Sets geteilt wird. Wenn du zum Beispiel zwei verschiedene Möglichkeiten hast, Daten zu gruppieren, hilft NMI zu sehen, wie eng diese Gruppierungen übereinstimmen. Ein höherer NMI-Wert bedeutet bessere Übereinstimmung zwischen den beiden Gruppierungen, während ein niedrigerer Wert weniger Ähnlichkeit anzeigt.
Warum NMI Wichtig Ist
NMI ist besonders nützlich, wenn du die echten Gruppen in deinen Daten nicht kennst. Es kann helfen festzustellen, ob eine Clustering-Methode gute Arbeit geleistet hat, indem sie ähnliche Elemente zusammengefasst hat. Das ist wertvoll, um die Qualität der Ergebnisse in der Datenanalyse zu verstehen.
NMI in der Clustering-Leistung
Wenn man untersucht, wie verschiedene zufällige oder unnötige Merkmale die Clustering-Ergebnisse beeinflussen, kann NMI zeigen, wie robust die Clustering-Ergebnisse sind. Diese Sensibilität hilft, die richtigen Merkmale auszuwählen, um sicherzustellen, dass die Clustering-Methode auch bei irrelevanten Informationen effektiv bleibt.