常用的聚类指标的取值范围和调用python

常用的聚类指标包括轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数。它们的取值范围分别为[-1, 1]、[0, +∞)和[0, +∞)，取值越大表示聚类效果越好。

在Python中，可以使用scikit-learn库进行聚类指标的计算。以轮廓系数为例，可以使用sklearn.metrics.silhouette_score函数。例如：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)

# 计算轮廓系数
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)
score = silhouette_score(X, labels)

print(score)

输出结果为轮廓系数的值。其他指标的计算也类似，只需要调用相应的函数即可。

相关问题

常用的聚类指标的取值范围和分别举例调用python

好的，我来补充一下常用的聚类指标和对应的Python调用方法，以及它们的取值范围：

1. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示聚类效果越好。

举例调用代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)

# 使用KMeans算法将数据聚成3类
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)

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

print("轮廓系数为：", score)

2. Calinski-Harabasz指数：取值范围为[0, +∞)，值越大表示聚类效果越好。

举例调用代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)

# 使用KMeans算法将数据聚成3类
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)

# 计算Calinski-Harabasz指数
score = calinski_harabasz_score(X, labels)

print("Calinski-Harabasz指数为：", score)

3. Davies-Bouldin指数：取值范围为[0, +∞)，值越小表示聚类效果越好。

举例调用代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import davies_bouldin_score

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=3, random_state=42)

# 使用KMeans算法将数据聚成3类
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)

# 计算Davies-Bouldin指数
score = davies_bouldin_score(X, labels)

print("Davies-Bouldin指数为：", score)

需要注意的是，不同的聚类指标适用的场景和评价标准不同，选择合适的聚类指标需要根据具体情况进行选择。

python聚类评价指标 ari

### Python 中用于评估聚类效果的 ARI (Adjusted Rand Index)

#### 定义与计算

调整兰德系数（Adjusted rand index，ARI）衡量的是两个数据分布之间的吻合程度。取值范围为 \([-1,1]\)，其中 \(1\) 表示完全一致的数据分布，而负数表示随机分配下的预期索引减去观察到的一致性比率的结果[^3]。

对于给定的真实标签和预测标签，可以利用 `sklearn` 库中的函数来快速获得这两个标签集间的 ARI 值：

from sklearn.metrics.cluster import adjusted_rand_score

true_labels = [0, 0, 1, 2, 2]
predicted_labels = [1, 1, 0, 0, 2]

ari_value = adjusted_rand_score(true_labels, predicted_labels)
print(f'ARI Value: {ari_value:.4f}')

这段代码展示了如何通过调用 `adjusted_rand_score()` 函数并传入真实的类别标签列表以及模型预测得到的类别标签列表来获取两者之间 ARI 的具体数值[^2]。

#### 解释

当比较两组不同的分群方案时，如果它们几乎相同，则会返回接近于 \(1\) 的高分数；反之则可能是一个较低甚至可能是负数的得分。值得注意的是，在某些情况下即使两个分类并不相等也可能得到较高的 ARI 得分，只要这些分类内部成员间的关系相似即可。