使用python代码实现:实现K-means聚类算法 采用normalized mutual information(NMI)作为度量,对自己算法的聚类运行结果进行评估
时间: 2023-07-17 18:02:08 浏览: 90
好的,下面是使用Python实现K-means聚类算法,并使用NMI对聚类结果进行评估的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score
# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 定义K-means聚类算法
def kmeans_clustering(X, n_clusters):
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
labels = kmeans.fit_predict(X)
return labels
# 聚类结果评估
def evaluate_clustering(labels_true, labels_pred):
nmi = normalized_mutual_info_score(labels_true, labels_pred)
return nmi
# 假设已知的真实标签
labels_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4]
# 使用K-means聚类算法得到预测的标签
labels_pred = kmeans_clustering(X, n_clusters=5)
# 评估聚类结果
nmi_score = evaluate_clustering(labels_true, labels_pred)
print("NMI Score:", nmi_score)
```
注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。
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