轮廓系数(silhouette score)是一种用于评估聚类质量的指标,其取值范围为[-1, 1],越接近1表示聚类效果越好。通过绘制轮廓系数得分随聚类数量变化的曲线图,可以观察到不同聚类数量下的聚类效果,并选择最佳的聚类数量。最后,代码使用matplotlib库绘制了轮廓系数得分随聚类数量变化的曲线图,横坐标为聚类数量(N 簇),纵...
标准化Standardisation (以均值为中心,按标准差缩放)或最小-最大缩放Min-Max scaling (将值缩放到指定范围)是用于缩放的常见技术。 通过z-分数(z-score)标准化对特征进行标准化,确保所有特征都在相同的尺度上,防止任何一个特征由于其幅度(magnitude)而在模型调整中...
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4. K-means聚类实例分析 1) 数据准备 2) 确定K值并聚类 3) 初步认识类 4) 分析类的特征 5) 其...
print("分值",kmeans.score(X)) 预测 # 预测 unknown = np.array([[76,99],[94,80]]) y_hat = kmeans.predict(unknown) print(y_hat) K-MEANS++代码实现 #与 K-Means 仅在于选择初始质心的方式不同 kmeans = KMeans(n_clusters=4,init="k-means++") ...
22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 由上图可以知道当k=3轮廓稀疏最大,k=4其次。代码中metrics.silhouette_score为轮廓评价函数,具体见官方文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html...
"""下面的方法是用kmeans方法进行聚类,用calinski_harabaz_score方法评价聚类效果的好坏 大概是类间距除以类内距,因此这个值越大越好"""importmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetrics"""下面是生成一些样本数据 ...
聚类属于无监督学习，也就是不需要事先知道观测所属类别（不必提供Species列）。
plt.plot(K,score,'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') Text(0.5, 1.0, '轮廓系数确定最佳的K值') 当k=3之后,在增加聚类的类别效果提高不是十分明显,由此可以确认此批数据的k应该取3.
scores.append(-1*km.score(norm_data)) plt.plot(k_range, scores) plt.xlabel('# of clusters') plt.ylabel('Inertia') sns.despine(offset=5, trim=True)returnscores 开发者ID:lwoloszy,项目名称:albumpitch,代码行数:27,代码来源:genres.py ...