Cophenetic Coefficient使用的示例
时间: 2024-05-12 12:16:40 浏览: 19
Cophenetic Coefficient 是用来评价聚类方法的准确性的一个指标。它衡量的是聚类树中所有可能的一对观测值之间的距离的平均值与这些观测值在聚类树中所处的距离的差异程度。这个指标的取值范围在[0,1]之间,越接近1则说明聚类算法更加精确。
下面是一个 Cophenetic Coefficient 的使用示例:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage, cophenet
from scipy.spatial.distance import pdist
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate random data
X = np.random.rand(20, 2)
# Perform hierarchical clustering
Z = linkage(X, 'single')
# Compute cophenetic correlation coefficient
c, coph_dists = cophenet(Z, pdist(X))
print('Cophenetic coefficient:', c)
# Plot dendrogram
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z, orientation='top')
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先生成了一个包含20个样本的2维数据集,然后使用 Scipy 库中的 `linkage` 函数进行层次聚类。接下来,我们通过 `cophenet` 函数计算出聚类树的 Cophenetic Coefficient,最后使用 `dendrogram` 函数绘制出聚类树的可视化图形。
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