生成一段求聚类CH指标的代码
时间: 2024-04-29 08:23:32 浏览: 16
由于缺少具体数据集,我给出的是一个通用的求聚类CH指标的代码模板,需要根据具体数据集进行修改。
```
# 导入聚类库
from sklearn.cluster import KMeans
# 导入CH指标库
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 定义K值范围
k_range = range(2, 11)
# 初始化CH指标列表
ch_scores = []
# 循环K值范围,计算CH指标
for k in k_range:
# 初始化KMeans聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)
# 训练聚类器
kmeans.fit(X)
# 计算CH指标
ch_score = calinski_harabasz_score(X, kmeans.labels_)
# 将CH指标添加到列表中
ch_scores.append(ch_score)
# 打印CH指标列表
print(ch_scores)
```
在这段代码中,我们使用了sklearn库中的KMeans聚类器和calinski_harabasz_score函数来计算CH指标。我们在循环中逐个尝试不同的K值,计算出每个K值对应的CH指标,并将其存储在一个列表中。最后,我们打印出这个列表,以便分析出最优的K值。
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