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Adjusted mutual information

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2125: 1608: 2120:{\displaystyle {\begin{aligned}E\{MI(U,V)\}=&\sum _{i=1}^{R}\sum _{j=1}^{C}\sum _{n_{ij}=(a_{i}+b_{j}-N)^{+}}^{\min(a_{i},b_{j})}{\frac {n_{ij}}{N}}\log \left({\frac {N\cdot n_{ij}}{a_{i}b_{j}}}\right)\times \\&{\frac {a_{i}!b_{j}!(N-a_{i})!(N-b_{j})!}{N!n_{ij}!(a_{i}-n_{ij})!(b_{j}-n_{ij})!(N-a_{i}-b_{j}+n_{ij})!}}\\\end{aligned}}} 1354: 2626: 1594:, the baseline value of mutual information between two random clusterings does not take on a constant value, and tends to be larger when the two partitions have a larger number of clusters (with a fixed number of set elements 370: 490: 1557: 1082: 965: 1613: 746: 287: 212: 593: 133: 851: 2443: 2373: 1156: 2248: 1168: 2187: 1402: 399: 623: 2302: 2275: 1460: 1429: 780: 677: 650: 2454: 2632:
The AMI takes a value of 1 when the two partitions are identical and 0 when the MI between two partitions equals the value expected due to chance alone.
51:: when a similar adjustment is made to the VI index, it becomes equivalent to the AMI. The adjusted measure however is no longer metrical. 2757: 303: 407: 1472: 987: 870: 2721:"Information Theoretic Measures for Clusterings Comparison: Variants, Properties, Normalization and Correction for Chance" 685: 2670: 221: 146: 973:
is non-negative and takes the value 0 only when there is no uncertainty determining an object's cluster membership,
520: 70: 788: 2384: 2314: 1602:
model of randomness, it can be shown that the expected mutual information between two random clusterings is:
1349:{\displaystyle MI(U,V)=\sum _{i=1}^{R}\sum _{j=1}^{C}P_{UV}(i,j)\log {\frac {P_{UV}(i,j)}{P_{U}(i)P_{V}(j)}}} 1090: 2777: 2192: 857: 2772: 2133: 1599: 1578:). It quantifies the information shared by the two clusterings and thus can be employed as a clustering 2653:
Vinh, N. X.; Epps, J.; Bailey, J. (2009). "Information theoretic measures for clusterings comparison".
39:. It corrects the effect of agreement solely due to chance between clusterings, similar to the way the 48: 1362: 2720: 378: 598: 2280: 2253: 1438: 1407: 758: 655: 628: 2752: 2621:{\displaystyle AMI(U,V)={\frac {MI(U,V)-E\{MI(U,V)\}}{\max {\{H(U),H(V)\}}-E\{MI(U,V)\}}}} 8: 40: 1579: 1159: 496: 136: 32: 24: 20: 2747: 2655:
Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning - ICML '09
2666: 2305: 515: 2699: 2658: 36: 2704: 2687: 2766: 2662: 2448:
The adjusted measure for the mutual information may then be defined to be:
977:, when there is only one cluster. Similarly, the entropy of the clustering 16:
Used to compare clustering when variation of mutual information is employed
2753:
R code for fast and parallel calculation of adjusted mutual information
1591: 44: 1404:
denotes the probability that a point belongs to both the cluster
293:
clusters. It is presumed here that the partitions are so-called
1562:
MI is a non-negative quantity upper bounded by the entropies
365:{\displaystyle U_{i}\cap U_{j}=\varnothing =V_{i}\cap V_{j}} 485:{\displaystyle \cup _{i=1}^{R}U_{i}=\cup _{j=1}^{C}V_{j}=S} 1552:{\displaystyle P_{UV}(i,j)={\frac {|U_{i}\cap V_{j}|}{N}}} 1077:{\displaystyle H(V)=-\sum _{j=1}^{C}P_{V}(j)\log P_{V}(j)} 960:{\displaystyle H(U)=-\sum _{i=1}^{R}P_{U}(i)\log P_{U}(i)} 625:
denotes the number of objects that are common to clusters
2758:
Python code for computing the adjusted mutual information
2748:
Matlab code for computing the adjusted mutual information
2719:
Vinh, Nguyen Xuan; Epps, Julien; Bailey, James (2010),
54: 2688:"Comparing clusterings—an information based distance" 2457: 2387: 2317: 2283: 2256: 2195: 2136: 1611: 1475: 1441: 1410: 1365: 1171: 1093: 990: 873: 791: 761: 755:; the probability that the object falls into cluster 688: 658: 631: 601: 523: 410: 381: 306: 224: 149: 73: 741:{\displaystyle n_{ij}=\left|U_{i}\cap V_{j}\right|} 2620: 2437: 2367: 2296: 2269: 2242: 2181: 2119: 1551: 1454: 1423: 1396: 1348: 1150: 1076: 959: 845: 774: 740: 671: 644: 617: 587: 484: 393: 364: 281: 206: 127: 2764: 2544: 2196: 1760: 282:{\displaystyle V=\{V_{1},V_{2},\ldots ,V_{C}\}} 207:{\displaystyle U=\{U_{1},U_{2},\ldots ,U_{R}\}} 2718: 2652: 588:{\displaystyle M=_{j=1\ldots C}^{i=1\ldots R}} 128:{\displaystyle S=\{s_{1},s_{2},\ldots s_{N}\}} 2648: 2646: 2644: 846:{\displaystyle P_{U}(i)={\frac {|U_{i}|}{N}}} 2612: 2588: 2578: 2548: 2539: 2515: 1643: 1619: 276: 231: 201: 156: 122: 80: 2438:{\displaystyle b_{j}=\sum _{i=1}^{R}n_{ij}} 2368:{\displaystyle a_{i}=\sum _{j=1}^{C}n_{ij}} 751:Suppose an object is picked at random from 2712: 2641: 2703: 2728:The Journal of Machine Learning Research 1585: 2765: 1151:{\displaystyle P_{V}(j)={|V_{j}|}/{N}} 297:the partitions are pairwise disjoint: 2685: 2243:{\displaystyle \max(0,a_{i}+b_{j}-N)} 507:can be summarized in the form of an 55:Mutual information of two partitions 2182:{\displaystyle (a_{i}+b_{j}-N)^{+}} 13: 14: 2789: 2741: 860:associated with the partitioning 333: 2692:Journal of Multivariate Analysis 2679: 2609: 2597: 2575: 2569: 2560: 2554: 2536: 2524: 2506: 2494: 2479: 2467: 2237: 2199: 2170: 2137: 2104: 2056: 2050: 2021: 2015: 1986: 1956: 1937: 1931: 1912: 1789: 1763: 1749: 1716: 1640: 1628: 1539: 1511: 1501: 1489: 1391: 1379: 1340: 1334: 1321: 1315: 1300: 1288: 1263: 1251: 1190: 1178: 1133: 1118: 1110: 1104: 1071: 1065: 1046: 1040: 1000: 994: 954: 948: 929: 923: 883: 877: 833: 818: 808: 802: 547: 530: 1: 2635: 1162:(MI) between two partitions: 7: 1397:{\displaystyle P_{UV}(i,j)} 499:of cluster overlap between 47:. It is closely related to 29:adjusted mutual information 10: 2794: 2705:10.1016/j.jmva.2006.11.013 35:may be used for comparing 2304:are partial sums of the 49:variation of information 2663:10.1145/1553374.1553511 394:{\displaystyle i\neq j} 2622: 2439: 2421: 2369: 2351: 2298: 2271: 2244: 2183: 2121: 1793: 1694: 1673: 1553: 1456: 1425: 1398: 1350: 1237: 1216: 1152: 1078: 1029: 981:can be calculated as: 961: 912: 847: 776: 742: 673: 646: 619: 618:{\displaystyle n_{ij}} 589: 486: 395: 366: 283: 208: 129: 2623: 2440: 2401: 2370: 2331: 2299: 2297:{\displaystyle b_{j}} 2272: 2270:{\displaystyle a_{i}} 2245: 2184: 2122: 1695: 1674: 1653: 1586:Adjustment for chance 1554: 1457: 1455:{\displaystyle V_{j}} 1426: 1424:{\displaystyle U_{i}} 1399: 1351: 1217: 1196: 1153: 1079: 1009: 962: 892: 848: 777: 775:{\displaystyle U_{i}} 743: 674: 672:{\displaystyle V_{j}} 647: 645:{\displaystyle U_{i}} 620: 590: 487: 396: 367: 284: 209: 130: 2455: 2385: 2315: 2281: 2254: 2193: 2134: 1609: 1473: 1439: 1408: 1363: 1169: 1091: 988: 871: 789: 759: 686: 656: 629: 599: 521: 408: 379: 304: 222: 147: 71: 2778:Clustering criteria 584: 465: 431: 41:adjusted rand index 2773:Information theory 2686:Meila, M. (2007). 2618: 2435: 2365: 2294: 2267: 2240: 2179: 2117: 2115: 1580:similarity measure 1549: 1452: 1421: 1394: 1346: 1160:mutual information 1148: 1074: 957: 843: 772: 738: 669: 642: 615: 585: 546: 497:mutual information 482: 445: 411: 391: 362: 279: 204: 125: 33:mutual information 25:information theory 21:probability theory 2616: 2306:contingency table 2250:. The variables 2111: 1869: 1812: 1598:). By adopting a 1547: 1344: 841: 516:contingency table 31:, a variation of 2785: 2736: 2735: 2725: 2716: 2710: 2709: 2707: 2683: 2677: 2676: 2650: 2627: 2625: 2624: 2619: 2617: 2615: 2581: 2542: 2486: 2444: 2442: 2441: 2436: 2434: 2433: 2420: 2415: 2397: 2396: 2374: 2372: 2371: 2366: 2364: 2363: 2350: 2345: 2327: 2326: 2303: 2301: 2300: 2295: 2293: 2292: 2276: 2274: 2273: 2268: 2266: 2265: 2249: 2247: 2246: 2241: 2230: 2229: 2217: 2216: 2188: 2186: 2185: 2180: 2178: 2177: 2162: 2161: 2149: 2148: 2126: 2124: 2123: 2118: 2116: 2112: 2110: 2103: 2102: 2087: 2086: 2074: 2073: 2049: 2048: 2033: 2032: 2014: 2013: 1998: 1997: 1982: 1981: 1962: 1955: 1954: 1930: 1929: 1908: 1907: 1895: 1894: 1884: 1881: 1874: 1870: 1868: 1867: 1866: 1857: 1856: 1846: 1845: 1844: 1825: 1813: 1808: 1807: 1795: 1792: 1788: 1787: 1775: 1774: 1758: 1757: 1756: 1741: 1740: 1728: 1727: 1712: 1711: 1693: 1688: 1672: 1667: 1558: 1556: 1555: 1550: 1548: 1543: 1542: 1537: 1536: 1524: 1523: 1514: 1508: 1488: 1487: 1461: 1459: 1458: 1453: 1451: 1450: 1430: 1428: 1427: 1422: 1420: 1419: 1403: 1401: 1400: 1395: 1378: 1377: 1355: 1353: 1352: 1347: 1345: 1343: 1333: 1332: 1314: 1313: 1303: 1287: 1286: 1273: 1250: 1249: 1236: 1231: 1215: 1210: 1157: 1155: 1154: 1149: 1147: 1142: 1137: 1136: 1131: 1130: 1121: 1103: 1102: 1083: 1081: 1080: 1075: 1064: 1063: 1039: 1038: 1028: 1023: 966: 964: 963: 958: 947: 946: 922: 921: 911: 906: 852: 850: 849: 844: 842: 837: 836: 831: 830: 821: 815: 801: 800: 781: 779: 778: 773: 771: 770: 747: 745: 744: 739: 737: 733: 732: 731: 719: 718: 701: 700: 678: 676: 675: 670: 668: 667: 651: 649: 648: 643: 641: 640: 624: 622: 621: 616: 614: 613: 594: 592: 591: 586: 583: 566: 545: 544: 491: 489: 488: 483: 475: 474: 464: 459: 441: 440: 430: 425: 401:, and complete: 400: 398: 397: 392: 371: 369: 368: 363: 361: 360: 348: 347: 329: 328: 316: 315: 288: 286: 285: 280: 275: 274: 256: 255: 243: 242: 213: 211: 210: 205: 200: 199: 181: 180: 168: 167: 134: 132: 131: 126: 121: 120: 105: 104: 92: 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Index

probability theory
information theory
mutual information
clusterings
adjusted rand index
Rand index
variation of information
partitions
mutual information
contingency table
entropy
mutual information
similarity measure
Rand index
hypergeometric
contingency table



doi
10.1145/1553374.1553511
ISBN
9781605585161
"Comparing clusterings—an information based distance"
doi
10.1016/j.jmva.2006.11.013
"Information Theoretic Measures for Clusterings Comparison: Variants, Properties, Normalization and Correction for Chance"
Matlab code for computing the adjusted mutual information
R code for fast and parallel calculation of adjusted mutual information
Python code for computing the adjusted mutual information

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