如何从表矩阵计算精度

Question

我使用table显示kmeans群集的结果与实际的类值。

如何根据该表计算％准确度。我知道如何手动完成。

Iris-setosa在群集2中有50个，而Iris-versicolor在另一个群集中有两个。

有没有办法计算像Incorrectly classified instances: 52%

这样的％

我想按类和集群打印混淆矩阵。有点像这样：

   0   1  <-- assigned to cluster
 380 120 | 1
 135 133 | 0

Cluster 0 <-- 1
Cluster 1 <-- 0

Incorrectly clustered instances :   255.0    33.2031 %

Answer 1

您可以使用diag()选择对角线上的案例，并使用它来计算（in）准确度，如下所示：

sum(diag(d))/sum(d) #overall accuracy
1-sum(diag(d))/sum(d) #incorrect classification 

您还可以使用它来计算正确分类的案例数量（

）

sum(diag(d)) #N cases correctly classified
sum(d)-sum(diag(d)) #N cases incorrectly classified

其中 d是您的混淆矩阵