kmeans聚类算法评价指标及代码
时间: 2023-10-29 16:54:34 浏览: 281
K-means聚类算法的评价指标主要包括Silhouette系数和轮廓图。Silhouette系数是一种衡量聚类效果的指标,其值介于[-1, 1]之间,越接近1表示聚类结果越好。轮廓图则是通过绘制各个样本点的轮廓系数来展示聚类效果的可视化图形。
代码实现方面,以下是使用Python中的scikit-learn库实现K-means聚类算法并计算Silhouette系数的代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 假设数据集为X
k = 4 # 设置聚类簇数
kmeans = KMeans(n_clusters=k) # 初始化KMeans模型
kmeans.fit(X) # 进行聚类
labels = kmeans.labels_ # 获取每个样本的聚类标签
silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) # 计算Silhouette系数
```
在上述代码中,首先通过设置聚类簇数k来初始化KMeans模型,然后使用fit方法对数据集进行聚类,并通过labels属性获取每个样本的聚类标签。最后,使用silhouette_score函数计算Silhouette系数。
值得注意的是,以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体的数据集和需求进行相应的调整和修改。
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kmeans聚类算法解决mnist代码
Kmeans聚类算法可以用于解决MNIST数据集的问题。MNIST数据集是一个手写数字的图像数据集,其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。Kmeans聚类算法可以将这些样本聚类成k个簇,其中k是用户给定的。下面是Kmeans聚类算法解决MNIST数据集的代码:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0)
clusters = kmeans.fit_predict(X)
for i in range(10):
print("Cluster ", i)
print(y[clusters == i])
```
在这个代码中,我们首先导入了KMeans算法和MNIST数据集。然后,我们将MNIST数据集中的图像数据存储在X中,将标签存储在y中。接着,我们创建了一个KMeans对象,将其聚类数设置为10,并使用fit_predict方法对数据进行聚类。最后,我们将每个簇中的标签打印出来。
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