解释sc系数,写出python代码实现计算sc系数,并将代码每行详细注释
时间: 2024-05-15 17:13:28 浏览: 8
SC(Silhouette Coefficient)系数是一种聚类算法的评估指标,用于衡量聚类结果的质量,其值在-1到1之间,值越大表示聚类效果越好。
SC系数计算公式为:SC = (b-a)/max(a,b),其中a表示簇内平均距离,b表示簇间平均距离。
下面是Python代码实现计算SC系数的例子:
```python
from sklearn.metrics import silhouette_score # 导入sklearn库中的silhouette_score函数用于计算SC系数
from sklearn.cluster import KMeans # 导入KMeans聚类算法
# 生成样本数据
X = [[1, 2], [2, 3], [1, 3], [8, 7], [8, 9], [7, 8]]
# 聚类
kmeans_model = KMeans(n_clusters=2, random_state=10).fit(X)
labels = kmeans_model.labels_
# 计算SC系数
sc_score = silhouette_score(X, labels, metric='euclidean')
# 输出结果
print('SC系数为:', sc_score)
```
注释如下:
1. 导入sklearn库中的silhouette_score函数用于计算SC系数
2. 导入KMeans聚类算法
3. 生成样本数据
4. 聚类,这里我们使用KMeans算法,设定聚类数k=2,随机种子为10
5. 获取聚类结果的标签
6. 计算SC系数,参数metric表示距离度量方式,这里使用欧氏距离
7. 输出SC系数的值
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