我很难理解如何为多类聚类测量精度和召回率。这是一个包含9个元素的示例：
考虑以下基本事实：
A,B,C,D
E,F,G
H,I
和以下观察到的聚类：
A,B,C
D
E,F,G,H,I
我应该如何计算真阳性（TP），假阳性（FP）和假阴性（FN）的数量？
我幼稚的方法是考虑所有对元素：
TP = 7 (A-B, A-C, B-C, E-F, E-G, F-G, H-I)
FP = 6 (E-H, E-I, F-H, F-I, G-H, G-I)
FN = 3 (A-D, B-D, C-D)
这是正确的方法吗？
谢谢
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是的，TP等一见钟情。
但枚举所有对都是慢。
您可以做得更好：您可以根据交叉列表矩阵直接计算对数。
应该有TP = 3 * 2/2 + 3 * 2/2 + 2 * 1/2 = 7
FN = 3 * 2/2 + 5 * 4 / 2-TP = 13-7 = 6
FP = 4 * 3/2 + 3 * 2/2 + 2 * 1 / 2-TP = 10-7 = 3
等
但是要计算调整后的兰德指数（ARI）。因为您想要一个随机结果仅得分接近0的量度。使用精确度和查全率，结果似乎比实际情况要好得多。