from sklearn.metrics import silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score 使用KMeans进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(X) 计算聚类指标 sil_score = silhou
使用silhouette_score函数来计算轮廓系数。你需要传入特征矩阵X和聚类结果labels作为参数。 python silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) 分析和解释轮廓系数结果: 轮廓系数的取值范围是[-1, 1]。值越接近1,表示聚类效果越好;值越接近-1,表示聚类效果越差。如果轮廓系数接近0,则表示样本点位于簇的边界上...
轮廓系数(Silhouette Coefficient)是一种用于评估聚类效果的指标,它结合了聚类的凝聚度和分离度,能够有效地衡量聚类结果的优劣。在Python的Scikit-learn库中,可以通过silhouette_score函数来计算轮廓系数。 基础概念 轮廓系数的值范围在-1到1之间。一个高的轮廓系数表示样本点与其自身簇内的其他样本点非常接近(凝聚度高)...
值越接近1,说明聚类效果越好。 def silhouette_analysis(X, max_k): silhouette_scores = [] for k in range(2, max_k + 1): kmeans = KMeans(n_clusters=k) labels = kmeans.fit_predict(X) silhouette_scores.append(silhouette_score(X, labels)) plt.plot(range(2, max_k + 1), silhouette_...
对cluser_traj函数中的计算轮廓系数部分添加sc_scores.append(sc_score)和dbi_scores.append(dbi_score)两行代码。即计算每辆车的评价指标的同时,将其加入外部的列表中。 if num_clusters > 1: # 计算轮廓系数,作为聚类评价指标 sc_score = metrics.silhouette_score(coords, cluster_labels) print('轮廓系数:...
silhouette_avg = silhouette_score(X, cluster_labels) #用print来报一下结果,现在的蔟数量下,整体的轮廓系数究竟有多少 print("For n_clusters =", n_clusters, "The average silhouette_score is :", silhouette_avg) # 调用silhouette_samples,返回每个样本下的轮廓系数,这就是我们的横坐标。
最后,我们可以使用sklearn库中的silhouette_score函数来计算轮廓系数。代码如下: silhouette_coefficient=silhouette_score(scaled_data,kmeans.labels_) 1. 结论 通过以上步骤,我们成功地实现了Python计算轮廓系数的过程。轮廓系数的值范围在-1到1之间,值越接近1表示聚类结果越好。
为了找到大型数组的可能组合的数量,我们可以使用math库中的“comb”函数。这个函数有两个参数n和k: #comb function: frommathimportcomb #math.comb(n,k): print(comb(len(df['cluster_id']),2)) 以下就是python的代码实现: defrand_index_score(y_true, y_pred): ...
接下来,利用silhouette_score函数计算tfidf_matrix和聚类标签之间的轮廓系数silhouette_avg。如果silhouette_avg的值高于best_score,则将其更新为最新的最佳得分,并将best_clusters设定为当前的聚类数clusters。 最后,通过绘制折线图,展示聚类数与silhouette score之间的关系。折线图可以帮助我们确定最佳的聚类数,即silhouette...
score = silhouette_score(scaled_data, kmeans.labels_) print(f'Silhouette Score: {score}') 七、解释和可视化聚类结果 最后,我们可以通过可视化聚类结果来解释和展示我们的分析。我们可以使用散点图来展示不同聚类的数据点,并使用不同的颜色来表示不同的聚类。