kmeans聚类导入数据,手肘法兼顾类内距离 还要看类间距离 合理选取聚类的个数,python

时间: 2023-05-28 15:02:06 浏览: 158
代码如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 导入数据 data = np.load("data.npy") # 选择最大聚类数 max_clusters = 10 # 初始化列表存储KMeans模型和误差 kmeans_models = [] inertias = [] # 创建KMeans模型,并计算误差 for i in range(1, max_clusters + 1): kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42) kmeans.fit(data) kmeans_models.append(kmeans) inertias.append(kmeans.inertia_) # 绘制手肘法图形,寻找最佳聚类个数 plt.plot(range(1, max_clusters+1), inertias, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.title('Elbow Method') plt.show() # 计算类间距离和类内距离 silhouette_scores = [] for i in range(len(kmeans_models)): labels = kmeans_models[i].labels_ centers = kmeans_models[i].cluster_centers_ intra_distances = [np.linalg.norm(data[i]-centers[labels[i]]) for i in range(data.shape[0])] inter_distances = [] for j in range(len(centers)): for k in range(j+1, len(centers)): inter_distances.append(np.linalg.norm(centers[j]-centers[k])) if len(inter_distances) == 0: silhouette_scores.append(0) else: silhouette_score = np.mean(inter_distances) - np.mean(intra_distances) silhouette_scores.append(silhouette_score) # 绘制轮廓系数图,寻找最佳聚类个数 plt.plot(range(1, max_clusters+1), silhouette_scores, marker='o') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Silhouette score') plt.title('Silhouette Method') plt.show() # 根据轮廓系数选择最佳聚类个数 best_index = np.argmax(silhouette_scores) best_cluster_num = best_index + 1 # 用最佳聚类个数创建KMeans模型,并输出结果 kmeans_best = KMeans(n_clusters=best_cluster_num, init='k-means++', random_state=42) kmeans_best.fit(data) labels = kmeans_best.labels_ centers = kmeans_best.cluster_centers_ print("聚类个数:", best_cluster_num) print("中心点:", centers) print("标签:", labels) ``` 说明: • 首先,我们导入需要聚类的数据; • 然后,我们选择最大聚类数,并初始化列表存储KMeans模型和误差; • 接着,我们循环创建KMeans模型,并计算误差,然后将模型和误差分别存储在列表中; • 然后,我们使用matplotlib库绘制手肘法图形,来观察误差随聚类数增加而递减的情况,根据图形来选择最佳聚类个数; • 接下来,我们计算类间距离和类内距离,使用轮廓系数来衡量聚类结果的好坏,绘制轮廓系数图,并根据图形来选择最佳聚类个数; • 最后,我们用最佳聚类个数创建KMeans模型,并输出聚类结果。
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