怎么算正确率百分比(50道题错了8道正确率是多少)-传统节日网

正确率是指将正确数量在总数量中的占比以百分比形式表示，计算方法：正确率=正确数量÷总数量×100%。例如某一次测试中，总题目数量为100道，正确数量为80道，正确率的计算：

正确率=正确数除以总数乘以百分之百。

总共30题，错了8题，对了24题，正确率就是24/30=0.8=80%

正确率的含义是：对于科学实验来说，是指在一定实验条件下的多个测定值中，满足限定条件的测定值所占的比例，常用符合率来表示。即准确率=符合条件的测定值个数/总测定值个数*100%。

准确率是指对一个事物表达或描述的正确程度，用来反映对事物的正确性解答。正确率是正确的数量占总数的百分比

计算方法：正确率=正确数除以总数乘以百分之百

比如50道题目，对了30道，正确率为30÷50*100%=60%，其中你可以把%当成是单位。

又比如考试的时候，题目有100道，我已做了20道，对了15道，因为做的题只有20道，所以答案还是75%。

所以正确率不一定是评判得分的标准唯一标准，虽然再考试的时候，你交上去的试卷，只有15道正确，最终得15分，但是你的正确率还是75%。

安全注射正确率即正确的数量占总数的百分比，正确率=正确数除以总数乘以百分之百。

安全注射是指对接受注射者无害、实施注射操作的医护人员不暴露于可避免的危险、注射的废弃物不对他人造成危害的注射。

其中包括注射人员戴无菌手套进行注射，被注射者的注射部位干净被消过毒。

借助注射器一类的医疗器械将液体或气体注入人体，以达到诊断、治疗或预防疾病的目的。药剂经注射后可迅速到达血液并产生作用。但万一误用则药物不易清除，注射时有疼痛感，注射部位有时发生局部反应。

用matlab编写iris的谱聚类程序，我想计算下聚类的准确率。可是，谱聚类最后一步用的是k_means聚类，虽然可以产生聚类的效果，但是聚类的标号是不确定的。如果想计算正确率，需要再加好几个循环判断聚类的标号和数据的正确标号之间的关系。是否有简单一点的方法或者思路处理这个问题？
我把K-mediods的matlab代码贴出来，你好好学习一下function label = kmedoids( data,k,start_data )% kmedoids k中心点算法函数% data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点% k 聚类个数% start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点,有cluster_n行% class_idx 聚类结果,每个样本点标记的类别% 初始化变量n = length(data);dist_temp1 = zeros(n,k);dist_temp2 = zeros(n,k);last = zeros(n,1);a = 0;b = 0;if nargin==3 centroid = start_data;else centroid = data(randsample(n,k),:); endfor a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end[~,label] = min(dist_temp1,[],2);while any(label~=last) for a = 1:k temp2 = ones(numel(data(label==a)),1); temp3 = data(label==a); for b = 1:n temp4 = temp2*data(b,:); temp5 = sum((temp3-temp4).^2,2); dist_temp2(b,a) = sum(temp5,1); end end [~,centry_indx] = min(dist_temp2,[],1); last = label; centroid = data(centry_indx,:); for a = 1:k temp1 = ones(n,1)*centroid(a,:); dist_temp1(:,a) = sum((data-temp1).^2,2); end [~,label] = min(dist_temp1,[],2); endend

怎么算正确率百分比(50道题错了8道正确率是多少)