问题描述
我正在尝试衡量 k-means 算法的稳健性。我已经运行了 100 次算法，因此，我获得了 100 个由 0 到 k-1 的整数组成的 N 元素列表。例如
[8 4 8 3 2 1 3 1 3 6 4 4 3 8 1 8 1 4 4 3 1 0 5 8 8 8 2 0 8 3 3 2 8 4]
[5 2 5 2 2 7 2 7 2 1 8 8 2 7 7 5 7 8 0 5 7 2 8 5 5 5 2 5 5 2 5 2 5 3]
我想检查集群在 100 次迭代中的每一次迭代中是否相似。问题是在每次迭代中，相同的集群可以用不同的标签表示。例如，在第一次迭代中，标签 1 可以对应于第二次迭代中的标签 5。例如，如果k=2，我可以得到如下列表：
[0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1]
[1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0]
[1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0]
依此类推，我可以看到集群是一致的，如何自动检查集群是否相似？
解决方法
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