silhouette_vals = silhouette_samples(X, kmeans.labels_)

是的，您可以使用`sklearn.metrics`库中的`silhouette_samples`函数来计算每个样本的轮廓系数。该函数需要传入两个参数：数据集X和KMeans聚类的标签`kmeans.labels_`。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import silhouette_samples

# 计算每个样本的轮廓系数
silhouette_vals = silhouette_samples(X, kmeans.labels_)

# 打印每个样本的轮廓系数
print("Silhouette values:", silhouette_vals)

该函数返回一个一维数组，其中每个元素对应数据集中的一个样本的轮廓系数。您可以使用上面的代码将其打印出来。

需要注意的是，轮廓系数的取值范围是[-1, 1]，其中1表示聚类效果非常好，-1表示聚类效果非常差。在实际应用中，一般认为轮廓系数大于0.5表示聚类效果比较好，小于0.5表示聚类效果不太好。

相关问题

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。

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

这段代码实现了对一个数据集进行聚类分析的过程，具体流程如下：

1. 读取数据集

使用pandas库中的read_csv函数读取csv格式的数据文件，存储为data变量。

2. 数据预处理

去除第一行数据（属性名称），并将属性列和类别列分别存储为X和y_true变量。使用MinMaxScaler对属性列进行归一化处理，存储为X_scaled变量。

3. 初始化NMF模型

定义一个range(2,20)的n_components值列表，表示不同的聚类簇数。使用NMF类初始化模型，并对不同的n_components进行迭代训练。对于每个n_components，使用fit_transform函数计算特征矩阵features和标签矩阵labels。使用calinski_harabasz_score函数计算聚类结果的轮廓系数，并将结果存储在silhouette_scores列表中。

4. 选择最佳的n_components

对于每个n_components，比较其对应的轮廓系数与当前最高轮廓系数，如果更高则更新最高轮廓系数和最佳的n_components值。

5. 聚类分析

使用最佳的n_components值重新训练NMF模型，得到特征矩阵best_features和标签矩阵labels。使用PCA进行降维，将属性列降为二维，存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果，横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分，颜色表示不同的聚类簇。

总之，这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程，包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化等步骤。