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。