如何使用dbscan聚类算法结合轮廓系数方法来实现在鸢尾花数据集上进行分类的Python代码示例?
时间: 2025-01-27 17:10:18 浏览: 41
好的,我很乐意为您提供一个使用DBSCAN聚类算法结合轮廓系数方法在鸢尾花数据集上进行分类的Python代码示例。以下是具体的实现步骤和代码:
```python
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# DBSCAN参数设置
eps_values = np.arange(0.3, 1.5, 0.1)
min_samples_values = range(3, 10)
# 初始化变量以存储最佳参数和最高轮廓系数
best_score = -1
best_eps = eps_values[0]
best_min_samples = min_samples_values[0]
# 遍历不同的参数组合,找到最佳的轮廓系数
for eps in eps_values:
for min_samples in min_samples_values:
dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples)
labels = dbscan.fit_predict(X_scaled)
# 轮廓系数要求至少2个簇
if len(set(labels)) > 1:
score = silhouette_score(X_scaled, labels)
if score > best_score:
best_score = score
best_eps = eps
best_min_samples = min_samples
print(f"最佳eps值: {best_eps}")
print(f"最佳min_samples值: {best_min_samples}")
print(f"最高轮廓系数: {best_score}")
# 使用最佳参数进行DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=best_eps, min_samples=best_min_samples)
labels = dbscan.fit_predict(X_scaled)
# 打印每个簇的样本数量
unique_labels, counts = np.unique(labels, return_counts=True)
for label, count in zip(unique_labels, counts):
print(f"簇 {label}: {count} 个样本")
# 计算并打印轮廓系数
if len(set(labels)) > 1:
score = silhouette_score(X_scaled, labels)
print(f"轮廓系数: {score}")
else:
print("轮廓系数无法计算,因为只有一个簇。")
```
这段代码首先加载鸢尾花数据集并进行标准化处理。然后,它遍历不同的DBSCAN参数组合(eps和min_samples),并使用轮廓系数来评估每个组合的效果。找到最佳参数后,代码使用这些参数进行最终的DBSCAN聚类,并输出每个簇的样本数量和最终的轮廓系数。
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