如何使用归一化互信息在Python中评估igraph重叠社区

Question

随着重叠聚类算法在社交网络分析中越来越受欢迎，我们需要一些量化的指标来衡量方法的准确性。我想知道如何在Python中使用归一化互信息（NMI，igrap中有这个功能）来评估来自igraph的重叠社区。

这个功能可以在这里找到：http://igraph.sourceforge.net/doc/python/

compare_communities(comm1, comm2, method='nmi', remove_none=False)

其中

method = "nmi"

而 comm1 和 comm2 是一个重叠聚类对象（可以在这里查看：http://cneurocvs.rmki.kfki.hu/igraph/doc/python/igraph.clustering.OverlappingClustering-class.html）

我尝试了这个：

cl = igraph.Clustering([(0,), (0,), (0,1), (1,), (1,), ()])

但是，它返回了这个错误：

Traceback (most recent call last):
      File "multilevel_overlapping.py", line 94, in <module>
        cl = igraph.Clustering([(0,), (0,), (0,1), (1,), (1,), ()])
      File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/igraph/clustering.py", line 92, in __init__
        self._len = max(m for m in self._membership if m is not None)+1
TypeError: can only concatenate tuple (not "int") to tuple

我还尝试了这个：

cl = igraph.OverlappingClustering([(0,), (0,), (0,1), (1,), (1,), ()])

但是，它也返回了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "multilevel_overlapping.py", line 94, in <module>
    cl = igraph.OverlappingClustering([(0,), (0,), (0,1), (1,), (1,), ()])
AttributeError: 'module' object has no attribute 'OverlappingClustering'

有没有人能帮我使用NMI函数？

Answer 1

文档里好像有个错别字。你提到的那个类叫做 OverlappingClustering，而不是 Clustering。所以你可以试试这个：

 cl = OverlappingClustering([(0,), (0,), (0,1), (1,), (1,), ()])