dunn指数的python实现
时间: 2023-07-11 09:48:34 浏览: 339
Dunn指数是一种用于聚类质量评估的指标,它可以衡量类簇内部的紧密度和类簇之间的分离度。其计算公式为:
Dunn = min_{i!=j} { min_{k} {d(i,j) / max_{l} {d(k,l)} } }
其中,i和j表示不同的类簇,k和l表示类簇中的两个样本点,d(i,j)表示类簇i和j之间的距离,d(k,l)表示类簇k内任意两个样本点之间的距离。
下面是一个简单的Python实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
def dunn_index(X, labels):
# 计算类簇间的距离
distances = pairwise_distances(X)
cluster_distances = []
for i in range(len(np.unique(labels))):
for j in range(i+1, len(np.unique(labels))):
mask = np.logical_or(labels == i, labels == j)
cluster_distances.append(np.max(distances[mask][:, mask]))
# 计算类簇内的距离
intra_distances = []
for i in range(len(np.unique(labels))):
mask = labels == i
if np.sum(mask) > 1:
intra_distances.append(np.max(distances[mask][:, mask]))
# 计算Dunn指数
return np.min(cluster_distances) / np.max(intra_distances)
```
其中,X表示样本数据,labels表示样本的类簇标签。使用sklearn库中的pairwise_distances函数计算样本之间的距离。计算类簇间的距离时,通过遍历所有不同的类簇组合,计算它们之间的距离,并取最大值。计算类簇内的距离时,遍历所有类簇,对于每个类簇,计算其中任意两个样本点之间的距离,并取最大值。最后,返回最小类簇间距离与最大类簇内距离的比值,即为Dunn指数。
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