在调整后的兰特指数的参数x和y中输入值的正确步骤？

Question

我尝试使用调整后的兰德指数来比较群集结果。在这里，我以Iris数据集为例。这些是代码：

iris.data=subset(iris, select=-Species)
iris.eucdist <- dist(iris.data, method="euclidean")
iris.sqeucdist <- iris.eucdist^2
iris.hc <- hclust(iris.sqeucdist, "ward")
plot(iris.hc, main="Dendrogram of Ward's Method", label=iris$Species)
table(cutree(iris.hc, 3), iris$Species)

##        setosa versicolor virginica
##   1     50          0         0
##   2      0         49        15
##   3      0          1        35

首先，我通过使用上表中的值手动计算ARI（Hubert和Arabie，1985）。答案是0.7311986。但是，当我使用R时，我无法得到相同的答案。

library(mclust)
U=c(50,0,0,50,0,49,1,50,0,15,35,50)
V=c(50,0,0,50,0,49,15,64,0,1,35,36)
adjustedRandIndex(U,V)
## [1] 0.6961326

也许，我投入价值的方式是错误的。有没有办法实现这一点，以便R的答案与手动计算相同？

Answer 1

查看?adjustedRandIndex建议（状态）x和y应该是类标签或类似标签的向量，而不是交叉列表的结果

adjustedRandIndex(cutree(iris.hc, 3), iris$Species)

给出

## [1] 0.7311986