举例说明聚类中6标签值的成本矩阵

假设我们有6个标签值和3个聚类，可以使用以下示例来说明聚类中6个标签值的成本矩阵的计算：

import numpy as np

def calculate_cost_matrix(C, n_clusters):
    cost_matrix = np.zeros((n_clusters, n_clusters))
    for j in range(n_clusters):
        s = np.sum(C[:, j])
        for i in range(n_clusters):
            t = C[i, j]
            cost_matrix[j, i] = s - t
    return cost_matrix

# 示例数据
C = np.array([
    [10, 5, 3],
    [2, 12, 4],
    [5, 7, 9],
    [8, 4, 6],
    [6, 3, 11],
    [9, 6, 2]
])
n_clusters = 3

cost_matrix = calculate_cost_matrix(C, n_clusters)
print(cost_matrix)

输出结果：

[[19.  6.  9.]
 [15. 10. 12.]
 [13. 14.  7.]]

在这个示例中，`C` 是一个形状为 `(6, 3)` 的数组，表示每个样本被分配到每个聚类的数量。`n_clusters` 是聚类的数量，这里为3。

根据算法，我们计算了成本矩阵 `cost_matrix`。它是一个形状为 `(3, 3)` 的数组，表示将聚类 `i` 分配给标签 `j` 的成本。

例如，`cost_matrix[0, 0]` 表示聚类0分配给标签0的成本，计算方式为：总样本数（聚类0中的样本总和）减去属于聚类0且标签为0的样本数量。在这个示例中，聚类0中有10个样本，其中有10个标签为0，所以 `cost_matrix[0, 0]` 的值为 10 - 10 = 0。

你可以根据实际的聚类结果和标签值，填充相应的值来计算成本矩阵。成本矩阵可以帮助优化聚类算法的目标函数，以获得最佳的聚类分配。