python音频聚类_python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

对于音频聚类，我们可以先将音频转化成MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征向量，然后再进行聚类。下面是Python实现鸢尾花三种聚类算法的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import KMeans, AgglomerativeClustering, DBSCAN
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# K-means 聚类
km = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
km.fit(X)
pred_km = km.labels_
ari_km = adjusted_rand_score(y, pred_km)
print("K-means ARI: %.3f" % ari_km)

# 层次聚类
ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
ac.fit(X)
pred_ac = ac.labels_
ari_ac = adjusted_rand_score(y, pred_ac)
print("Agglomerative Clustering ARI: %.3f" % ari_ac)

# DBSCAN 聚类
db = DBSCAN(eps=0.8, min_samples=5)
db.fit(X)
pred_db = db.labels_
ari_db = adjusted_rand_score(y, pred_db)
print("DBSCAN ARI: %.3f" % ari_db)

其中，调用`KMeans()`、`AgglomerativeClustering()`和`DBSCAN()`方法分别进行K-means聚类、层次聚类和DBSCAN聚类，并使用`adjusted_rand_score()`计算ARI（Adjusted Rand Index）指标来评估聚类结果的好坏。