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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