clusterensembletest.m

聚类分析工具箱 亚历山大博士写的

% Cluster ensemble on a set of 5 labelings (from 8D5K)
%
% This test basically does the following
%   % load the data
%   load lf8d5k.txt
%   % perform cluster ensemble algorithm
%   cl = clusterensemble(lf8d5k(2:6,:));
%   % compare to the 'correct' labels
%   evalmutual(lf8d5k(1,:),cl);
%   % in this case getting 997/1000 labels right results
%   % in a mutual info of approximately 0.98913

function ClusterEnsembleTest

% The original labeling
cn = [1 3 4 4 1 1 3 5 5 5 2 4 3 5 3 1 3 5 2 5 4 2 1 3 5 1 2 1 2 2 3 2 1 2 4 1 2 1 2 4 2 3 2 2 3 3 4 5 4 2 3 5 3 5 4 3 3 1 3 5 1 3 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 3 3 5 3 3 3 4 3 5 1 4 2 3 4 2 1 5 3 4 3 4 4 1 1 3 1 3 4 5 1 1 2 4 1 1 2 4 3 3 4 3 2 1 1 3 1 5 2 3 3 4 2 5 5 2 3 5 3 5 2 1 5 5 5 1 5 2 1 2 1 2 5 1 4 1 4 3 1 2 4 1 5 2 2 2 1 5 4 2 3 1 4 3 1 4 2 4 5 4 5 3 2 2 2 5 4 1 4 5 1 3 3 2 5 4 1 4 5 1 4 3 5 2 2 2 1 5 4 5 2 2 4 4 1 1 2 2 1 3 3 1 1 5 2 3 5 5 5 3 3 2 1 5 5 3 5 3 2 2 3 1 2 3 4 4 4 4 3 1 1 5 3 4 3 3 3 2 1 2 2 5 5 4 2 4 2 1 1 2 5 5 5 2 2 1 2 3 3 1 1 1 4 4 3 2 1 5 4 4 5 2 4 3 5 2 4 4 4 1 5 5 5 5 2 1 5 5 3 3 3 4 1 5 2 4 2 3 5 2 1 1 5 3 1 1 3 1 4 1 2 3 4 3 5 4 3 5 1 3 3 2 5 2 5 2 4 2 4 3 4 2 1 5 3 1 1 4 1 3 1 4 5 5 3 5 1 2 4 2 2 4 3 3 2 5 3 4 1 4 1 2 2 4 4 1 2 3 4 4 2 1 5 4 4 4 2 5 5 5 3 3 5 5 1 3 4 5 3 3 3 4 1 1 4 5 5 4 2 3 2 4 5 3 1 2 4 1 4 2 5 1 2 4 1 4 1 5 3 2 4 3 5 2 1 5 4 1 1 4 3 1 5 4 5 2 1 5 4 2 1 3 5 2 3 3 5 5 2 4 4 5 2 2 1 4 1 2 3 1 5 3 3 2 2 4 4 1 1 5 4 4 4 2 1 5 5 2 1 1 4 2 5 4 3 5 5 4 1 2 4 1 4 5 2 3 5 2 4 3 3 3 1 5 2 2 5 3 4 3 4 4 2 3 1 4 5 2 3 4 2 5 3 3 5 1 1 3 1 1 2 5 1 3 5 1 3 4 3 1 2 5 3 5 5 2 1 5 1 1 5 4 5 1 1 3 5 4 2 5 4 3 4 2 2 1 4 4 3 4 3 1 2 4 4 5 2 1 5 3 5 3 5 3 1 3 5 1 2 4 1 1 4 2 2 2 2 2 3 3 3 4 4 2 4 1 5 1 5 2 4 2 4 2 3 3 2 1 1 3 5 2 3 1 4 1 4 4 2 4 3 3 4 2 5 1 1 2 3 1 1 4 2 4 2 2 1 1 3 3 2 5 2 2 1 4 4 4 5 4 2 1 5 5 5 3 4 2 5 4 1 1 1 5 2 3 5 1 4 1 3 4 4 1 2 5 5 2 3 1 4 4 3 3 4 4 1 3 3 3 3 1 1 1 5 4 4 4 3 5 4 1 3 2 5 5 3 5 1 3 4 5 5 4 3 4 4 5 4 3 1 3 5 2 5 1 2 3 3 1 2 1 3 5 1 4 5 3 1 1 5 1 5 1 3 5 4 5 2 1 2 5 1 3 5 1 2 4 4 5 5 1 5 1 5 2 1 1 5 2 5 5 1 2 3 2 4 3 3 4 4 2 2 3 4 4 4 1 2 3 4 1 5 2 5 1 2 2 3 5 4 5 2 2 4 1 4 4 4 1 4 1 1 1 1 2 5 3 5 2 3 4 1 3 4 1 1 2 3 2 5 4 4 2 1 2 3 1 4 2 3 4 3 3 5 2 5 5 5 3 4 4 2 3 5 1 3 2 1 2 5 5 5 1 5 5 1 5 3 1 1 4 2 2 5 1 2 4 1 4 4 3 5 4 5 4 3 5 4 5 3 3 1 3 3 5 5 4 3 5 3 3 2 5 2 3 1 5 2 5 3 2 3 1 4 3 4 3 2 2 2 2 5 4 2 1 5 4 2 5 3 5 4 4 1 4 1 3 3 3 2 2 1 1 2 4 3 1 5 4 5 3 2 5 2 2 3 2 2 4 5 4 1 1 2 5 5 3 2 1 2 3 4 2 2 3 2 4 2];

% The five labelings
cls = [2 4 3 3 2 2 4 1 1 1 5 3 4 1 4 2 4 2 1 3 3 5 1 4 1 2 5 2 3 3 4 5 1 5 3 2 5 2 5 3 5 4 4 5 4 5 3 1 5 5 4 1 4 2 3 5 4 1 5 1 2 5 3 4 5 4 3 5 3 2 3 1 4 4 1 4 4 4 5 5 1 1 5 5 4 3 4 2 1 4 3 4 3 3 2 2 4 1 4 3 1 1 1 5 3 1 1 3 3 4 4 5 5 5 1 2 4 1 2 5 4 4 3 5 1 1 5 4 1 4 2 4 2 1 1 1 2 1 5 2 5 2 5 5 1 3 2 3 4 2 4 3 2 1 5 3 5 1 1 5 5 4 2 3 4 2 5 5 3 2 3 2 4 5 3 5 1 3 2 5 2 2 4 5 5 1 3 1 3 1 2 3 4 2 4 5 5 2 1 3 1 4 3 1 3 2 2 5 5 2 4 4 1 1 1 5 5 1 1 1 4 4 5 2 1 1 5 1 4 5 4 4 2 5 4 3 3 5 5 4 2 2 1 4 3 4 4 5 5 2 4 5 1 2 3 5 3 5 1 1 5 1 1 1 3 5 2 5 4 4 2 1 1 3 3 4 5 1 1 5 3 1 5 3 4 1 5 3 3 3 2 1 2 1 1 5 2 2 1 4 4 4 3 2 1 5 3 5 4 1 3 2 2 2 4 2 2 4 2 3 2 4 4 3 4 1 3 4 2 2 5 4 3 1 5 1 5 3 5 3 4 3 5 2 2 4 2 2 3 2 4 2 3 1 2 4 1 2 3 3 4 5 3 4 4 4 1 4 3 1 3 2 4 5 3 3 2 5 4 3 5 5 2 1 3 3 3 5 1 1 1 5 4 1 2 2 4 3 2 5 4 4 3 2 2 3 1 2 3 5 4 5 3 1 4 1 5 3 2 3 5 1 1 4 3 2 3 1 1 4 4 3 4 2 5 2 1 3 2 2 5 4 1 1 3 2 5 1 1 3 4 1 4 1 5 4 5 1 2 5 3 5 1 5 5 1 3 2 4 4 2 2 4 4 5 4 3 3 2 2 3 3 3 3 5 2 1 2 5 2 2 3 5 2 3 4 1 2 5 2 3 3 2 3 2 5 4 1 3 3 5 4 4 2 1 5 5 1 4 3 4 3 3 5 4 2 3 1 5 4 3 5 1 4 4 1 2 2 4 2 1 3 1 2 4 2 1 4 5 4 1 4 2 5 1 1 5 2 1 2 2 1 3 2 2 2 4 1 3 4 1 3 4 3 5 3 1 3 3 4 3 4 2 3 3 3 1 5 2 5 4 1 4 1 4 1 5 1 2 5 3 2 2 3 5 4 5 5 4 5 5 4 3 3 5 3 2 1 1 1 5 3 3 3 5 5 4 5 2 1 4 1 5 4 2 1 2 3 3 5 3 4 4 3 5 2 1 2 5 4 1 1 3 5 3 5 3 2 2 5 4 5 2 4 5 2 3 5 3 1 3 5 1 2 2 1 4 3 3 1 5 2 2 2 1 3 4 1 2 3 2 4 3 3 2 5 2 2 5 4 1 3 3 5 5 3 5 2 4 4 4 4 2 1 2 1 3 3 3 4 2 3 1 4 4 1 1 4 1 1 4 3 1 1 5 4 3 3 2 3 4 2 4 2 5 1 2 5 5 4 2 5 1 5 1 2 3 1 4 2 1 1 2 1 2 4 1 3 1 5 2 4 1 2 4 1 1 5 5 3 1 1 2 2 1 1 3 2 2 1 5 1 2 2 5 4 4 3 4 4 3 3 5 5 4 3 3 3 1 5 4 5 1 1 4 1 2 5 4 4 1 3 1 5 4 3 2 5 3 3 2 3 2 2 2 2 5 2 4 2 3 4 5 2 4 3 2 2 5 4 5 1 3 3 5 2 4 4 1 3 3 4 3 5 4 1 5 1 2 1 4 3 3 5 4 1 2 4 5 2 5 1 2 1 2 2 1 1 1 4 2 2 5 5 5 1 1 4 3 1 3 1 4 1 5 1 3 5 1 3 1 4 4 2 4 5 2 1 3 4 2 5 4 5 1 5 4 2 2 5 1 4 4 4 2 3 5 3 4 5 5 5 5 1 3 5 2 2 3 3 1 4 3 3 3 2 3 2 4 4 4 5 5 2 2 5 3 4 2 1 5 2 4 3 2 3 3 4 2 5 3 1 3 2 2 5 1 1 4 5 2 5 4 3 5 5 4 5 5 5;3 1 5 5 3 3 1 4 4 4 2 5 1 4 1 3 1 4 2 4 5 1 3 1 4 3 2 3 2 2 1 2 3 2 5 3 2 3 2 4 2 2 2 2 1 2 5 4 4 2 2 5 1 4 5 1 1 3 1 4 3 2 2 1 2 1 5 1 5 4 5 4 1 1 4 1 1 2 5 1 5 3 5 2 1 5 2 3 4 1 5 1 5 5 3 3 1 3 1 5 4 3 3 1 5 3 3 2 5 1 1 5 2 2 3 3 1 3 4 2 1 1 5 1 4 4 1 1 4 1 4 2 3 4 5 4 3 5 2 3 1 3 2 4 3 5 3 4 1 3 2 5 3 4 2 2 2 3 4 5 2 1 3 5 1 3 5 2 5 4 5 4 1 2 2 2 4 4 3 5 4 3 1 1 1 4 5 3 5 4 3 5 1 4 2 2 2 3 4 5 4 2 2 5 5 3 3 2 2 3 1 1 3 3 4 2 1 4 4 5 1 1 2 3 4 5 1 4 1 2 2 1 3 2 1 4 5 5 5 1 3 3 4 1 5 2 1 1 1 3 2 2 4 4 5 2 4 1 3 3 2 4 4 4 2 2 3 2 1 2 3 3 3 4 5 1 2 3 4 4 5 4 2 4 1 4 2 4 5 5 3 4 4 4 4 2 3 4 4 1 2 1 5 3 4 1 5 2 1 4 2 3 3 4 1 3 3 1 3 5 3 2 1 5 1 4 5 1 4 3 1 1 2 4 1 5 2 5 2 5 2 5 2 3 4 1 3 3 5 3 1 3 5 5 4 1 4 3 2 5 2 2 5 1 1 2 4 1 4 3 5 2 1 1 5 5 3 1 2 5 5 2 3 4 5 4 5 2 4 4 4 1 1 4 4 3 1 5 4 1 1 1 5 3 3 5 4 5 5 2 1 2 5 4 1 3 2 5 3 4 2 4 3 2 5 3 4 3 4 1 2 5 1 4 2 3 4 5 3 3 5 2 3 4 5 4 2 3 4 5 1 3 1 4 2 1 1 5 4 2 4 5 4 2 2 3 5 3 2 1 3 4 1 1 1 2 5 5 3 3 5 5 5 5 2 3 5 4 5 3 3 5 2 4 5 2 4 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1 2 3];

% Combine them using k=5
cl = clusterensemble(cls,5);

% Evaluate the difference to the original labeling
disp(['Consensus clustering has a mutual info of ' num2str(evalmutual(cn,cl)) ' with the ''correct'' labels ']);