计算Silhouette系数评估st-dbscan聚类效果
时间: 2023-12-22 19:02:58 浏览: 140
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
Silhouette系数是一种常用的聚类效果评估指标,可以用来评估st-dbscan聚类的效果。具体计算步骤如下:
1. 对于每个样本i,计算它与同簇内其他样本的平均距离ai,以及它与最近簇内其他样本的平均距离bi。
2. 定义样本i的Silhouette系数为:(bi-ai)/max(ai,bi)。
3. 对于所有样本的Silhouette系数求平均值,即为聚类的整体Silhouette系数。
其中,Silhouette系数的取值范围在[-1,1]之间,越接近1表示聚类效果越好,越接近-1表示聚类效果越差,0表示聚类效果一般。
下面是一个使用Python计算st-dbscan聚类效果的Silhouette系数的示例代码:
``` python
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 假设已经对数据进行了st-dbscan聚类,并得到了每个样本的簇标签labels和距离矩阵distances
# 将簇标签转换为整数类型
labels = [int(label) for label in labels]
# 计算Silhouette系数
silhouette_avg = silhouette_score(distances, labels)
print("st-dbscan聚类效果的Silhouette系数为:", silhouette_avg)
```
其中,distances是样本之间的距离矩阵,labels是每个样本的簇标签。需要注意的是,距离矩阵和簇标签需要与使用st-dbscan聚类算法时的输入保持一致。
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