import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] dataset=pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\附件2整理.xlsx') dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False) dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False) #matrix=dataset.values matrix=np.array(dataset) matrix_xiang=matrix[:27] print(matrix_xiang[0]) print(matrix_xiang[-1]) print(matrix_xiang.shape) # matrix_chuan=matrix[-28:] # print(matrix_chuan[0]) # print(matrix_chuan[-1]) cluster_nums = range(2, 10) inertia_values = [] silhouette_scores = [] # 迭代不同聚类数量 for num in cluster_nums: # 创建K均值聚类模型 kmeans = KMeans(n_clusters=num) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) # 计算损失函数值和轮廓系数 inertia_values.append(kmeans.inertia_) silhouette_scores.append(silhouette_score(matrix_xiang, kmeans.labels_)) # 绘制肘部法则图像 plt.plot(cluster_nums, inertia_values, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('损失函数值') plt.title('肘部法则') plt.show() # 绘制轮廓系数图像 plt.plot(cluster_nums, silhouette_scores, 'ro-') plt.xlabel('聚类数量') plt.ylabel('轮廓系数') plt.title('轮廓系数') plt.show() kmeans = KMeans(n_clusters=7) # 进行聚类 kmeans.fit(matrix_xiang) labels = kmeans.labels_ # 打印每个食材的簇标签 for i, label in enumerate(labels): print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}")如何在这段代码中加入对聚类结果的评估和解释

在这段代码中，您可以通过以下步骤加入对聚类结果的评估和解释：

1. 导入相应的评估指标库：from sklearn.metrics import silhouette_score

2. 在迭代不同聚类数量的循环中，计算每个聚类数量对应的轮廓系数并保存到silhouette_scores列表中：
silhouette_scores.append(silhouette_score(matrix_xiang, kmeans.labels_))

3. 绘制轮廓系数图像：
plt.plot(cluster_nums, silhouette_scores, 'ro-')
plt.xlabel('聚类数量')
plt.ylabel('轮廓系数')
plt.title('轮廓系数')
plt.show()

4. 根据轮廓系数图像，选择最佳的聚类数量。一般来说，轮廓系数越接近1，表示聚类结果越好。

5. 在选择最佳聚类数量后，使用该聚类数量重新进行K均值聚类：
kmeans = KMeans(n_clusters=7)
kmeans.fit(matrix_xiang)

6. 获取每个食材的簇标签并打印出来：
labels = kmeans.labels_
for i, label in enumerate(labels):
print(f"食材{i+1}的簇标签为：{label}")

请注意，聚类结果的评估和解释是一个主观的过程，可以根据具体问题和数据集进行调整和解释。这里使用了轮廓系数作为评估指标，您也可以尝试其他指标或方法来评估聚类结果的质量。