聚类结果测量：测量聚类结果的准确率和兰德指数-matlab开发

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测量聚类结果的准确度百分比和兰德指数类的数量必须等于数量集群输出Acc =聚类结果的准确性rand_index = Rand's Index，衡量聚类结果的一致性match = 2xk 矩阵，这是目标和聚类结果的最佳匹配输入T = 1xn 目标索引idx =1xn 聚类结果矩阵前任： X=[randn(200,2);randn(200,2)+6,;[randn(200,1)+12,randn(200,1)]]; T=[ones(200,1);ones(200,1).*2;ones(200,1).*3]; idx=kmeans(X,3,'emptyaction','singleton','Replicates',5); [Acc，rand_index，match] = AccMeasure（T，idx）

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