手写用轮廓系数评估DIANA聚类结果的代码

以下是手写用轮廓系数评估DIANA聚类结果的代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 假设已经完成了聚类，得到聚类结果 labels 和数据 X

# 计算轮廓系数
silhouette_avg = silhouette_score(X, labels)

# 输出轮廓系数
print("轮廓系数: ", silhouette_avg)

在上述代码中，我们使用了scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`来完成层次聚类，同时使用了`silhouette_score`来计算轮廓系数。首先，我们需要对数据进行聚类，得到聚类结果`labels`和数据`X`。然后，我们调用`silhouette_score`函数来计算轮廓系数，最后输出即可。

需要注意的是，轮廓系数的值在[-1,1]之间，越接近1表示聚类效果越好，越接近-1则表示聚类效果差。

相关问题

采用轮廓系数评估DIANA聚类结果

轮廓系数是一种用于评估聚类结果的指标，它综合了聚类内部的紧密度和聚类间的分离度。在DIANA聚类中，可以采用轮廓系数来评估聚类结果的好坏。

轮廓系数的计算方法如下：

1. 对于每个样本，计算它与同簇中所有其他样本的距离的平均值，记为a(i)。

2. 对于每个样本，计算它与最近的一个不同簇中所有样本的距离的平均值，记为b(i)。

3. 对于样本i，定义它的轮廓系数为：s(i)=(b(i)-a(i))/max{a(i),b(i)}

4. 对于所有样本的轮廓系数求平均值，得到整个聚类的轮廓系数。

轮廓系数的取值范围是[-1,1]，值越大表示聚类效果越好，值为负数表示聚类效果不好。

通过计算DIANA聚类的轮廓系数，可以对聚类结果进行评估，并选择最合适的聚类数目。

DIANA聚类代码

以下是一个简单的DIANA聚类的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

def diana(X, k):
    # 计算初始距离矩阵
    D = squareform(pdist(X))
    n = len(X)

    # 开始聚类
    clusters = [[i] for i in range(n)]
    while len(clusters) < k:
        max_d = 0
        to_merge = None
        # 找到距离最远的簇对
        for i in range(len(clusters)):
            for j in range(i+1, len(clusters)):
                d = 0
                for m in clusters[i]:
                    for n in clusters[j]:
                        d += D[m][n]
                d /= len(clusters[i]) * len(clusters[j])
                if d > max_d:
                    max_d = d
                    to_merge = (i, j)
        # 合并簇
        i, j = to_merge
        clusters[i] = clusters[i] + clusters[j]
        del clusters[j]

    # 返回簇的索引
    labels = np.zeros(n)
    for i, c in enumerate(clusters):
        for j in c:
            labels[j] = i

    return labels

输入参数为数据集 `X` 和需要的簇的数量 `k`，输出为每个样本所属的簇的索引。这个代码使用了最短距离法，即每次合并距离最远的两个簇。