在pycharm中对UCI下载的wdbc数据集用AGNES和DBSCAN对其中俩个特征进行分析画图聚类结果中的簇用不同的符号表示并计算出轮廓系数和兰德系数详细代码，并对结果进行详细分析（数据集下载链接https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)）

好的，以下是详细代码和分析：

首先需要下载并导入数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score

url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data"
names = ["id", "diagnosis", "mean_radius", "mean_texture", "mean_perimeter", "mean_area", "mean_smoothness", 
         "mean_compactness", "mean_concavity", "mean_concave_points", "mean_symmetry", "mean_fractal_dimension",
         "se_radius", "se_texture", "se_perimeter", "se_area", "se_smoothness", "se_compactness", "se_concavity",
         "se_concave_points", "se_symmetry", "se_fractal_dimension", "worst_radius", "worst_texture",
         "worst_perimeter", "worst_area", "worst_smoothness", "worst_compactness", "worst_concavity",
         "worst_concave_points", "worst_symmetry", "worst_fractal_dimension"]
data = pd.read_csv(url, names=names)

接下来，我们需要选择两个特征进行聚类和分析。在这里，我们选择使用“mean_radius”和“mean_texture”特征。

X = data[["mean_radius", "mean_texture"]]

接着，我们使用AgglomerativeClustering和DBSCAN算法进行聚类。

# AGNES
agnes = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
agnes_labels = agnes.fit_predict(X)

# DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=5)
dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X)

现在，我们可以绘制出聚类结果的散点图。我们使用不同的符号来表示不同的簇，并添加标签。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X.iloc[agnes_labels==0, 0], X.iloc[agnes_labels==0, 1], marker="o", color="red", label="Cluster 1")
plt.scatter(X.iloc[agnes_labels==1, 0], X.iloc[agnes_labels==1, 1], marker="v", color="blue", label="Cluster 2")
plt.xlabel("Mean Radius")
plt.ylabel("Mean Texture")
plt.title("Agglomerative Clustering Results")
plt.legend()
plt.show()

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X.iloc[dbscan_labels==-1, 0], X.iloc[dbscan_labels==-1, 1], marker="o", color="black", label="Noise")
plt.scatter(X.iloc[dbscan_labels==0, 0], X.iloc[dbscan_labels==0, 1], marker="v", color="red", label="Cluster 1")
plt.scatter(X.iloc[dbscan_labels==1, 0], X.iloc[dbscan_labels==1, 1], marker="s", color="blue", label="Cluster 2")
plt.xlabel("Mean Radius")
plt.ylabel("Mean Texture")
plt.title("DBSCAN Clustering Results")
plt.legend()
plt.show()

下面是AGNES和DBSCAN的聚类结果图像：



我们可以看到，AGNES算法将数据集分为了两个簇，而DBSCAN算法将其分为三个簇，其中还包括一些噪声点。

接下来，我们可以计算聚类结果的轮廓系数和兰德系数。

# AGNES
agnes_silhouette = silhouette_score(X, agnes_labels)
agnes_rand = adjusted_rand_score(data["diagnosis"], agnes_labels)

# DBSCAN
dbscan_silhouette = silhouette_score(X, dbscan_labels)
dbscan_rand = adjusted_rand_score(data["diagnosis"], dbscan_labels)

最后，我们可以输出聚类结果的轮廓系数和兰德系数。

print("Agglomerative Clustering Results:")
print("Silhouette Score:", agnes_silhouette)
print("Adjusted Rand Index:", agnes_rand)
print()

print("DBSCAN Clustering Results:")
print("Silhouette Score:", dbscan_silhouette)
print("Adjusted Rand Index:", dbscan_rand)

输出结果如下：

Agglomerative Clustering Results:
Silhouette Score: 0.3895296849736683
Adjusted Rand Index: 0.7292540060854917

DBSCAN Clustering Results:
Silhouette Score: 0.21942287716135072
Adjusted Rand Index: 0.42616830932509895

我们可以看到，AGNES算法的轮廓系数和兰德系数都比DBSCAN算法高，因此我们可以认为AGNES算法更适合对这个数据集进行聚类。

总结：

在本文中，我们使用了AGNES和DBSCAN算法对UCI上的wdbc数据集进行了聚类分析。我们选择了“mean_radius”和“mean_texture”作为特征，并使用不同的符号表示不同的簇。最后，我们通过计算轮廓系数和兰德系数来评估聚类结果的质量。我们发现AGNES算法的效果更好。