agnes算法python实现 计算轮廓系数
时间: 2023-08-16 07:10:14 浏览: 71
好的,以下是 Agnes 算法 Python 实现中计算轮廓系数的代码:
```python
from sklearn.metrics import silhouette_score
# X为聚类后的数据,labels为聚类后的标签
silhouette_score(X, labels)
```
注意,这里使用了 scikit-learn 库中的 `silhouette_score` 函数来计算轮廓系数。该函数需要传入两个参数:聚类后的数据 `X` 和聚类后的标签 `labels`,并返回一个浮点数,表示聚类的质量。
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python实现agnes算法计算轮廓系数
好的,以下是 Agnes 算法 Python 实现中计算轮廓系数的代码:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score
# X为原始数据,n_clusters为聚类簇数
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters).fit(X)
# 计算轮廓系数
silhouette_score(X, agg_clustering.labels_)
```
注意,这里使用了 scikit-learn 库中的 `AgglomerativeClustering` 类来聚类数据。该类需要传入一个参数 `n_clusters`,表示聚类簇数。使用 `fit` 方法进行聚类后,可以得到聚类后的标签。然后使用 `silhouette_score` 函数来计算轮廓系数,同样需要传入聚类后的数据 `X` 和聚类后的标签 `agg_clustering.labels_`。函数返回一个浮点数,表示聚类的质量。
agnes算法python实现
Agnes算法是一种层次聚类算法,它通过逐步合并最相似的聚类来构建聚类层次结构。下面是一份Python实现:
```python
import numpy as np
def agnes(X, k):
m, n = X.shape
# 初始化聚类
clusters = [[i] for i in range(m)]
# 计算距离矩阵
dists = np.zeros((m, m))
for i in range(m):
for j in range(i+1, m):
dists[i][j] = np.linalg.norm(X[i]-X[j])
dists[j][i] = dists[i][j]
# 自底向上合并
while len(clusters) > k:
# 找到距离最近的两个聚类
min_dist = np.inf
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1, len(clusters)):
dist = 0
for x in clusters[i]:
for y in clusters[j]:
dist += dists[x][y]
dist /= len(clusters[i]) * len(clusters[j])
if dist < min_dist:
min_dist = dist
min_i, min_j = i, j
# 合并聚类
clusters[min_i] += clusters[min_j]
clusters.pop(min_j)
return clusters
```
其中,X是n维数据的m个样本,k是聚类的数量。该算法首先将每个样本都分配到一个聚类中,然后计算每个聚类之间的距离,接着不断合并距离最近的两个聚类,直到达到指定的聚类数量k为止,最终返回每个聚类中所包含的样本的索引。