import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data KMeans_model =kmeans(n_clusters=3,random_state-1).fit(X) labels = KMeans_model.labels_ print("=======k均值聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======") dbscan = db_labels print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======")

你的代码中有几个小错误，我来指出一下。第一个是在导入 metrics 时，写成了 sklearn.import metrics ，应该是 from sklearn import metrics 。第二个是在 KMeans 模型的定义中，等号写成了连字符，应该是 = 。第三个是在输出 DBSCAN 的 ARL 和轮廓系数时，没有给出具体的代码，应该是缺失了一行代码。在你的代码中，还需要计算 KMeans 模型和 DBSCAN 模型的 ARL 和轮廓系数。以下是修改后的代码，你可以参考一下：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.datasets import load_iris

X = load_iris().data

# 计算 KMeans 模型的 ARL 和轮廓系数
KMeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X)
KMeans_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, KMeans_model.labels_)
KMeans_silhouette = silhouette_score(X, KMeans_model.labels_)
print("=======k均值聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\nARL：{}\n轮廓系数：{}".format(KMeans_arl, KMeans_silhouette))

# 计算 DBSCAN 模型的 ARL 和轮廓系数
DBSCAN_model = DBSCAN().fit(X)
db_labels = DBSCAN_model.labels_
DBSCAN_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, db_labels)
DBSCAN_silhouette = silhouette_score(X, db_labels)
print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\nARL：{}\n轮廓系数：{}".format(DBSCAN_arl, DBSCAN_silhouette))