K型聚类分析加轮廓系数代码
时间: 2023-07-09 18:48:52 浏览: 54
好的,以下是K型聚类分析的Python代码,并添加了计算轮廓系数的部分:
```
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv", encoding='gbk')
# 提取数据
netizens = df.iloc[:, 0].tolist()
words = df.columns[1:].tolist()
data = df.iloc[:, 1:].values
# 数据归一化
data = StandardScaler().fit_transform(data)
# K型聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_
# 计算轮廓系数
score = silhouette_score(data, labels, metric='euclidean')
print('轮廓系数为:', score)
```
其中,`data.csv`是数据文件名,可以根据实际情况进行修改。`silhouette_score`函数用于计算轮廓系数,其第一个参数为数据矩阵,第二个参数为聚类结果,第三个参数为距离度量方式(默认为欧几里得距离)。输出结果为轮廓系数的值,值越大表示聚类效果越好。