def get_y_preds(y_true, cluster_assignments, n_clusters): """ Computes the predicted labels, where label assignments now correspond to the actual labels in y_true (as estimated by Munkres) cluster_assignments: array of labels, outputted by kmeans y_true: true labels n_clusters: number of clusters in the dataset returns: a tuple containing the accuracy and confusion matrix, in that order """ confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, cluster_assignments, labels=None) # compute accuracy based on optimal 1:1 assignment of clusters to labels cost_matrix = calculate_cost_matrix(confusion_matrix, n_clusters) indices = Munkres().compute(cost_matrix) kmeans_to_true_cluster_labels = get_cluster_labels_from_indices(indices) if np.min(cluster_assignments) != 0: cluster_assignments = cluster_assignments - np.min(cluster_assignments) y_pred = kmeans_to_true_cluster_labels[cluster_assignments] return y_pred

这个函数的作用是根据聚类结果和真实标签计算预测标签，并返回准确率和混淆矩阵。让我来解释一下这个函数的算法流程：

1. 使用 `metrics.confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵 `confusion_matrix`。混淆矩阵用于比较聚类结果和真实标签的一致性。

2. 使用 `calculate_cost_matrix` 函数计算成本矩阵 `cost_matrix`。成本矩阵表示将聚类分配给标签的成本。

3. 使用 Munkres 算法通过求解最佳分配问题，得到索引列表 `indices`。这些索引用于将聚类与真实标签进行最佳匹配。

4. 使用 `get_cluster_labels_from_indices` 函数获取从索引列表 `indices` 中提取的聚类标签。

5. 如果聚类结果中的最小值不为0，则将聚类结果减去最小值，以便将聚类结果映射到从0开始的标签。

6. 根据聚类结果映射到真实标签的聚类标签数组 `kmeans_to_true_cluster_labels` 和聚类结果数组 `cluster_assignments`，计算预测标签数组 `y_pred`。

7. 返回预测标签数组 `y_pred`。

函数还计算了准确率和混淆矩阵，但在这段代码中没有明确返回，你可以根据需要进行进一步处理。

请注意，该函数依赖于其他函数 `calculate_cost_matrix` 和 `get_cluster_labels_from_indices` 的实现。你需要确保这些函数已经定义并正确实现。