random.seed(self.random_state)# 初始化聚类中心ifself.centersisNone:# 随机选取簇心(这点可改进,比如kmeans++就是在此改进的)idx = idx = random.sample(range(n_samples),self.K)self.centers = X[idx, :]# 初始样本的族标记-1pred = np.array([-1]*n_samples)iter=0stop =False# 结束标志whil...
轮廓系数(Silhouette Coefficient),是聚类效果好坏的一种评价方式。 轮廓系数的值是介于 [-1,1] ,越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优。 2 实现 2.1 Python代码 # kmeans算法# 1. 初始化k个族中心# 2. 计算每个样本与k个族中心距离,标记样本为距离最短的族# 3. 重新确定K族中心(族中平均位置)# 4....