python 计算聚类后的分类准确率

在聚类分析中，分类准确率的计算需要对比聚类结果和真实的类别标签。一种常用的方法是使用 Adjusted Rand Index (ARI)。

在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 库中的 metrics 模块来计算 ARI。

下面是一个示例代码：

from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

# 计算 ARI
ari = metrics.adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
print("ARI:", ari)

在上面的代码中，首先使用 make_blobs 函数生成了一个包含 300 个样本和 4 个聚类中心的数据集。然后使用 KMeans 算法对数据进行聚类，得到了聚类结果 y_pred。最后使用 metrics.adjusted_rand_score 函数计算 ARI。

需要注意的是，计算 ARI 需要真实的类别标签 y_true。在实际应用中，由于很少有真实的类别标签，因此需要进行无监督学习，使用聚类算法对数据进行分析。