正确率怎么算公式(正确率怎么说)-讯阳文艺网

正确率=正确数除以总数乘以百分之百。例如：总共100题，对了98题，正确率就是98/100=0.98=98%，正确率的含义是：对于科学实验来说，是指在一定实验条件下的多个测定值中，满足限定条件的测定值所占的比例，常用符合率来表示。即准确率=符合条件的测定值个数/总测定值个数*100%。

准确度的科学定义：指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。在实际工作中，通常用标准物质或标准方法进行对照试验，在无标准物质或标准方法时，常用加入被测定组分的纯物质进行回收试验来估计和确定准确度。

在误差较小时，也可通过多次平行测定的平均值作为真值μ的估计值。测定精密度好，是保证获得良好准确度的先决条件，一般说来，测定精密度不好，就不可能有良好的准确度。对于一个理想的分析方法与分析结果，既要求有好的精密度，又要求有好的准确度。

正确率（Accuracy）是指在分类任务中，分类器预测正确的样本数与样本总数之比。通常用公式表示为：

Accuracy = (True Positive + True Negative) / Total

其中，True Positive 是分类器正确预测为正的样本数，True Negative 是分类器正确预测为负的样本数，Total 是样本总数。

例如，如果你的分类器在 50 个样本中预测正确了 45 个，那么正确率就是：

Accuracy = (45 / 50) = 0.9

注意，正确率是一种分类指标，并不是很好的评估分类器性能的方法，因为它并不能反映分类器的敏感度和特异度。

用matlab编写iris的谱聚类程序，我想计算下聚类的准确率。可是，谱聚类最后一步用的是k_means聚类，虽然可以产生聚类的效果，但是聚类的标号是不确定的。如果想计算正确率，需要再加好几个循环判断聚类的标号和数据的正确标号之间的关系。是否有简单一点的方法或者思路处理这个问题？
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下function label = kmedoids( data,k,start_data )% kmedoids k中心点算法函数% data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点% k 聚类个数% start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行% class_idx 聚类结果,每个样本点标记的类别% 初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(n,k);dist_temp2 = zeros(n,k);last = zeros(n,1);a = 0;b = 0;if nargin==3 centroid = start_data;else centroid = data(randsample(n,k),:); endfor a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end[~,label] = min(dist_temp1,[],2);while any(label~=last) for a = 1:k temp2 = ones(numel(data(label==a)),1); temp3 = data(label==a); for b = 1:n temp4 = temp2*data(b,:); temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2); dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1); end end [~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1); last = label; centroid = data(centry_indx,:); for a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end [~,label] = min(dist_temp1,[],2); endend

用matlab编写iris的谱聚类程序，我想计算下聚类的准确率。可是，谱聚类最后一步用的是k_means聚类，虽然可以产生聚类的效果，但是聚类的标号是不确定的。如果想计算正确率，需要再加好几个循环判断聚类的标号和数据的正确标号之间的关系。是否有简单一点的方法或者思路处理这个问题？
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下function label = kmedoids( data,k,start_data )% kmedoids k中心点算法函数% data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点% k 聚类个数% start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行% class_idx 聚类结果,每个样本点标记的类别% 初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(n,k);dist_temp2 = zeros(n,k);last = zeros(n,1);a = 0;b = 0;if nargin==3 centroid = start_data;else centroid = data(randsample(n,k),:); endfor a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end[~,label] = min(dist_temp1,[],2);while any(label~=last) for a = 1:k temp2 = ones(numel(data(label==a)),1); temp3 = data(label==a); for b = 1:n temp4 = temp2*data(b,:); temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2); dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1); end end [~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1); last = label; centroid = data(centry_indx,:); for a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end [~,label] = min(dist_temp1,[],2); endend

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