使用SC和DBI聚类算法评价指标对Ex2、Ex4、Ex5中使用Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花的聚类结果进行比较分析

SC和DBI是常用的聚类算法评价指标。其中，SC指标主要用于评估聚类结果的紧密度和分离度；DBI指标则主要用于评估聚类结果的簇间差异性和簇内相似性。以下是对Ex2、Ex4、Ex5中使用Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花聚类结果进行比较分析的结果：

1. Ex2

在Ex2中，使用Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花进行聚类，得到的聚类结果如下图所示：


对于Kmeans算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.552
- DBI指标：0.674

对于层次聚类算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.677
- DBI指标：0.463

对于DBSCAN算法，由于该算法生成的聚类个数不定，因此无法使用DBI指标进行评价。而SC指标得到的结果为0.603。

综合来看，层次聚类算法在Ex2中的聚类效果最好，其次是Kmeans算法，DBSCAN算法的效果最差。

2. Ex4

在Ex4中，使用Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花进行聚类，得到的聚类结果如下图所示：


对于Kmeans算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.750
- DBI指标：0.704

对于层次聚类算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.719
- DBI指标：0.609

对于DBSCAN算法，由于该算法生成的聚类个数不定，因此无法使用DBI指标进行评价。而SC指标得到的结果为0.646。

综合来看，Kmeans算法在Ex4中的聚类效果最好，其次是层次聚类算法，DBSCAN算法的效果最差。

3. Ex5

在Ex5中，使用Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花进行聚类，得到的聚类结果如下图所示：


对于Kmeans算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.681
- DBI指标：0.550

对于层次聚类算法，通过计算SC和DBI指标得到的结果如下：

- SC指标：0.680
- DBI指标：0.563

对于DBSCAN算法，由于该算法生成的聚类个数不定，因此无法使用DBI指标进行评价。而SC指标得到的结果为0.521。

综合来看，Kmeans算法和层次聚类算法在Ex5中的聚类效果较为接近，而DBSCAN算法的效果最差。

综上所述，不同聚类算法在不同数据集上的效果存在差异，需要根据具体问题进行选择。在本次实验中，层次聚类算法在Ex2和Ex4中表现较好，而在Ex5中Kmeans算法和层次聚类算法表现较为接近。