重写下面语句，不要出现”我们“：聚类测试结果见表1～表8。我们评估了集群及其集群成员之间的注释一致性。在此实验中，我们忽略只包含一个成员的集群。对于每个具有固定秩k和固定包含角度θ的测试，我们计算有注释集群成员的集群数量(AC)，超过一半的共享相同注释的集群成员数量(PC)，以及为每个注释文件共享相同注释的集群成员数量(RC)。实际上，存在只有一个针对一些具有两个聚类成员的集群的注释蛋白质，而这些集群的预测结果的正确性无法得到验证。因此，计算集群数量时我们不计算这些共享相同注释的集群成员(PC)的集群。

聚类测试结果详见表1～表8，其中对集群及其成员之间的注释一致性进行了评估。本实验排除了只包含一个成员的集群。针对每个具有固定秩k和固定包含角度θ的测试，计算有注释集群成员的集群数量(AC)、共享相同注释的集群成员数量超过一半的集群数量(PC)，以及为每个注释文件共享相同注释的集群成员数量(RC)。值得注意的是，存在只有一个蛋白质注释针对某些具有两个聚类成员的集群，这些集群的预测结果的正确性无法得到验证。因此，在计算集群数量时，不考虑这些共享相同注释的集群成员(PC)的数量。

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python代码：st-bdscan聚类并用Silhouette系数评估聚类结果

以下是使用st-bdscan算法进行聚类并使用Silhouette系数评估聚类结果的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import silhouette_score
from stbdscan import STBDBSCAN

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)

# st-bdscan聚类
stbd = STBDBSCAN(eps1=0.5, eps2=2, min_samples=5, t=10)
labels = stbd.fit_predict(X)

# 计算Silhouette系数评估聚类效果
score = silhouette_score(X, labels)
print("Silhouette Score:", score)

在上面的代码中，我们首先生成了一个100个样本、2维特征的随机数据集X。然后使用st-bdscan算法对数据进行聚类，并将聚类结果存储在变量labels中。最后，我们使用sklearn库中的silhouette_score函数计算聚类结果的Silhouette系数，并将结果打印出来。

需要注意的是，在使用Silhouette系数评估聚类效果时，需要提供原始数据集X和聚类结果labels作为输入。同时，Silhouette系数的取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示聚类效果越好，值越接近-1表示聚类效果越差。

python实现修改k-Means聚类算法的randCents函数，使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件：第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心。

感谢您的提问。对于这个问题，我可以回答。要实现修改k-Means聚类算法的randCents函数，使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件：第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，随机选择一个数据点作为第一个聚类中心。

2. 然后，对于第j个聚类中心，从剩余的数据点中选择一个距离前j-1个聚类中心最远的数据点作为聚类中心。

3. 重复步骤2，直到选取k个聚类中心。

希望这个回答能够帮助到您。