score1 = silhouette_score(X, labels) score2 = calinski_harabasz_score(X, labels)为什么是用X来进行评价指标的对比
时间: 2024-04-05 19:32:28 浏览: 18
在这里,X代表数据集,labels代表数据集中的聚类结果。评价指标是用来衡量聚类质量的,而聚类的目的是将数据集中的对象划分为不同的组,因此评价指标需要使用数据集来计算。在这里,silhouette_score和calinski_harabasz_score都是用数据集X和labels来计算聚类质量的,所以需要使用X来进行评价指标的对比。
相关问题
File "C:\Users\12537\PycharmProjects\4个数据集\seed.py", line 30, in <module> silhouette_avg = silhouette_score(X, labels)
这个错误可能是由于导入的库不正确或者数据集的格式不正确所引起的。请检查你的代码,确保你已经正确导入了需要的库,比如sklearn,numpy等。同时,也需要检查一下你的数据集格式是否正确,比如是否存在缺失值,是否需要进行数据预处理等。如果你还无法解决问题,请提供更多的代码和数据集信息,我会尽力帮助你解决问题。
silhouette_avg = silhouette_score(features, kmeans.labels_) print("聚类结果的轮廓系数为:", silhouette_avg)
根据你提供的代码,你使用了 Python 的 sklearn 库中的 `silhouette_score` 方法来计算聚类结果的轮廓系数。首先,你调用了 `silhouette_score` 方法,并传递了两个参数,即特征数据 `features` 和聚类结果标签 `kmeans.labels_`。
然后,你将返回的轮廓系数值保存在变量 `silhouette_avg` 中。
最后,你使用 `print()` 函数输出了轮廓系数值。
请确保在运行代码之前已经导入了必要的库(如 sklearn),并且已经进行了聚类分析。运行代码后,将会打印出聚类结果的轮廓系数值。这个值越接近于1,表示聚类结果越好;越接近于-1,表示聚类结果越差。