使用FMI评价法评价建立的K-Means模型,并在聚类数目为1-5时,确定最优聚类数目
时间: 2024-04-04 20:29:23 浏览: 40
好的,根据您的问题,我理解您想评价建立的K-Means模型,使用FMI评价法来确定最优聚类数目。FMI评价法是一种衡量聚类质量的指标,它的取值范围在0到1之间,值越大表示聚类效果越好。在确定最优聚类数目时,我们需要计算每个聚类数目的FMI值,并选择FMI值最大的聚类数目作为最优聚类数目。
具体步骤如下:
1. 根据数据集,使用K-Means算法进行聚类,分别尝试聚类数目为1到5的情况。
2. 对于每个聚类数目,计算其对应的FMI值。
3. 选择FMI值最大的聚类数目作为最优聚类数目。
需要注意的是,K-Means算法是一种基于随机初始化的聚类算法,因此在不同的运行中,其聚类结果可能会有所不同。为了得到更准确的评价结果,我们可以多次运行K-Means算法,并计算其FMI值的平均数作为最终评价结果。
相关问题
1、使用pandas读取wine.csv,赋给数据框wine_data 2、wine_data中Class列为酒的类别,其余列为酒的相应成分 3、构建K-Means模型,聚集成3个簇 3、使用TSNE进行数据降维,降成2维 3、将原始数据转换为DataFrame,并将聚类结果存储进df数据表 4、提取不同标签的数据 5、设置画布大小为20*12,并使用scatter函数对以上聚类结果进行可视化 6、使用FMI评价法评价建立的K-Means模型,并在聚类数目为1-5时,确定最优聚类数目
好的,下面是实现的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.metrics import fowlkes_mallows_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取wine.csv文件,赋给数据框wine_data
wine_data = pd.read_csv('wine.csv')
# 分离出特征和目标列
X = wine_data.iloc[:, 1:]
y = wine_data['Class']
# 构建K-Means模型,聚集成3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 使用TSNE进行数据降维,降成2维
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 将原始数据转换为DataFrame,并将聚类结果存储进df数据表
df = pd.DataFrame(X_tsne, columns=['x', 'y'])
df['labels'] = kmeans.labels_
# 提取不同标签的数据
df0 = df[df.labels == 0]
df1 = df[df.labels == 1]
df2 = df[df.labels == 2]
# 设置画布大小为20*12,并使用scatter函数对以上聚类结果进行可视化
plt.figure(figsize=(20, 12))
plt.scatter(df0['x'], df0['y'], c='r', label='Cluster 0')
plt.scatter(df1['x'], df1['y'], c='g', label='Cluster 1')
plt.scatter(df2['x'], df2['y'], c='b', label='Cluster 2')
plt.legend()
# 使用FMI评价法评价建立的K-Means模型,并在聚类数目为1-5时,确定最优聚类数目
scores = []
for k in range(1, 6):
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)
score = fowlkes_mallows_score(y, kmeans.labels_)
scores.append(score)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(range(1, 6), scores, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Fowlkes-Mallows Index')
plt.show()
```
首先,我们使用pandas库的read_csv()函数读取wine.csv文件,并将数据赋值给wine_data数据框。
然后,我们将特征列和目标列分别赋值给变量X和y。
接着,我们使用sklearn库的KMeans()函数构建K-Means模型,并将聚成3个簇。
然后,我们使用fit()函数对模型进行训练,然后使用labels_属性获取聚类结果。
接着,我们使用sklearn库的TSNE()函数进行数据降维,并将降维后的结果存储在X_tsne变量中。
然后,我们将降维后的结果转换为DataFrame,并将聚类结果存储在df数据表中。
接着,我们根据不同的标签提取出不同的数据,并使用matplotlib库的scatter()函数对聚类结果进行可视化。
最后,我们使用FMI评价法评价建立的K-Means模型,并在聚类数目为1-5时,确定最优聚类数目,并使用matplotlib库的plot()函数将结果可视化。
希望对您有帮助。
聚类模型和K-Means聚类模型的各项外部指标和内部指标的作用
聚类模型是一种无监督学习的机器学习模型,它可以将数据集中的对象分成若干个具有相似特征的组,每个组称为一个簇。聚类模型的评估指标可以分为外部指标和内部指标。
外部指标是用来评估聚类结果与真实标签间的差异性,主要包括Jaccard系数、FMI(Fowlkes-Mallows Index)、ARI(Adjusted Rand Index)等。这些指标可以用于评估聚类结果的准确性和完整性。
内部指标是用来评估聚类结果的质量,主要包括轮廓系数、DB指数、Dunn指数等。这些指标可以用于评估聚类结果的紧密度、分离度和一致性等质量特征,从而帮助确定最佳的簇数。
而K-Means聚类模型是一种常用的聚类模型,它使用距离度量来衡量对象之间的相似性,并将对象分配到最近的簇中。K-Means聚类模型的外部指标和内部指标与其他聚类模型类似,但是K-Means聚类模型的性能很大程度上依赖于初始质心的选择。
总的来说,外部指标和内部指标可以用于评估聚类模型的准确性、完整性、紧密度、分离度和一致性等质量特征,从而帮助确定最佳的簇数和参数配置,进而提高聚类模型的性能和效果。
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