聚类算法评价指标acc

ACC是聚类算法中的一种评价指标，用于度量聚类结果中被正确分类的样本占总样本数的比例。它只考虑了样本分类是否正确，不考虑分类的精度和召回率。ACC的取值范围为0到1，值越大表示聚类结果越好。

计算ACC的公式如下：
$$ACC=\frac{\sum_{i=1}^{k}\max_j|C_i\cap T_j|}{n}$$
其中，$k$表示聚类的簇数，$C_i$表示第$i$个簇，$T_j$表示真实类别为$j$的样本集合，$n$表示总样本数。

举个例子，假设有一个数据集，其中包含4个样本，真实类别分别为1、1、2、2，聚类算法将其分为两个簇，其中第一个簇包含2个样本，真实类别分别为1、2，第二个簇包含2个样本，真实类别分别为1、2。则可以计算出ACC的值为0.5，即：
$$ACC=\frac{\max(1,1)+\max(1,1)}{4}=\frac{2}{4}=0.5$$

相关问题

在Iris数据集上使用k-Means算法进行聚类，评价指标采用accuracy，将聚类结果保存在excel、txt等。

好的，以下是使用k-Means算法对Iris数据集进行聚类，并将聚类结果保存在Excel和txt文件中的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建KMeans模型并指定聚类数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 将数据X拟合到KMeans模型中
kmeans.fit(X)

# 获取每个数据点的聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 计算聚类精度（accuracy）
acc = accuracy_score(y, labels)

# 输出聚类精度
print("聚类精度为：", acc)

# 将聚类结果保存在Excel文件中
df = pd.DataFrame({"data": iris.data.tolist(), "target": iris.target.tolist(), "labels": labels.tolist()})
df.to_excel("iris_cluster_result.xlsx", index=False)

# 将聚类结果保存在txt文件中
with open("iris_cluster_result.txt", "w") as f:
    for i in range(len(labels)):
        f.write(f"Data point {i+1}: {labels[i]}\n")

其中，聚类精度使用sklearn.metrics库中的accuracy_score函数计算得出。聚类结果保存在Excel文件中使用pandas库中的DataFrame对象，将data、target和labels三个列表合并为一个DataFrame对象，并使用to_excel()方法将其保存为Excel文件。保存在txt文件中则使用Python内置的open()函数创建文件，并将每个数据点的聚类标签写入文件中。

鸢尾花的分类和聚类算法代码实现

好的，以下是鸢尾花分类和聚类算法的代码实现：

1. 鸢尾花分类（Python代码）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", acc)

2. 鸢尾花聚类（Python代码）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 计算轮廓系数
scores = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(X)
    score = silhouette_score(X, kmeans.labels_)
    scores.append(score)

# 找到最优的K
best_k = scores.index(max(scores)) + 2

# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=best_k, random_state=42)
kmeans.fit(X)

# 输出聚类结果
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)

希望能够帮助到你！