聚类效果评估轮廓系数高是聚类结果好还是不好
时间: 2023-09-21 21:11:52 浏览: 49
聚类效果评估中的轮廓系数是一种衡量聚类效果的指标,其取值范围为[-1,1],值越大表示聚类效果越好。具体来说,轮廓系数高表示聚类结果中簇内的数据点相似度高、簇间的数据点相似度低,符合聚类的预期目标,因此轮廓系数高是聚类结果好的一种表现。但是,需要注意的是,只依赖于轮廓系数进行聚类效果评估也是不够全面的,还需要结合实际业务场景和领域知识进行综合分析。
相关问题
聚类效果评估轮廓系数高,是聚类结果好还是不好
聚类效果评估轮廓系数高通常表示聚类结果较好。轮廓系数是一种聚类效果评估指标,其数值越接近于1,表示聚类结果越好。轮廓系数的计算基于每个数据点与其所属簇内其他数据点的相似度以及该数据点与其最近的簇间其他数据点的相似度。如果轮廓系数较高,则说明同一簇内的数据点更加相似,不同簇内的数据点差异较大,聚类效果较好。
帮我写一个用matlab计算聚类效果评估的轮廓系数
好的,以下是用matlab计算聚类效果评估的轮廓系数的代码:
```
function [s, idx] = silhouette(X, k)
% X为样本矩阵,k为簇数
% s为轮廓系数向量,idx为每个样本所属簇的向量
% 聚类
idx = kmeans(X, k);
% 计算每个样本到所属簇其他点的平均距离(a(i))
a = zeros(size(X, 1), 1);
for i = 1:size(X, 1)
a(i) = mean(pdist2(X(i,:), X(idx==idx(i),:)));
end
% 计算每个样本到其他簇的平均距离(b(i))
b = zeros(size(X, 1), k);
for i = 1:k
b(:,i) = mean(pdist2(X, X(idx==i,:)), 2);
end
b = min(b, [], 2);
% 计算轮廓系数
s = (b - a) ./ max(a, b);
end
```
使用示例:
```
% 生成样本数据
X = [randn(100,2); randn(100,2)+5];
% 计算轮廓系数
[s, idx] = silhouette(X, 2);
% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
```
其中,`X`为样本矩阵,每行为一个样本;`k`为簇数;`s`为轮廓系数向量,每个元素对应一个样本的轮廓系数;`idx`为每个样本所属簇的向量,每个元素为1~k之间的整数。
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