对于已给定的iris鸢尾花数据集,绘制K值与轮廓系数的变化关系图。
时间: 2024-02-19 15:58:26 浏览: 21
好的,我会尽力回答你的问题。首先,我们需要导入一些必要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们可以定义一个函数来计算给定数据集的轮廓系数:
```python
def get_silhouette(X, k):
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
labels = kmeans.fit_predict(X)
score = silhouette_score(X, labels)
return score
```
然后,我们可以使用循环来计算不同K值下的轮廓系数,并将结果保存在列表中:
```python
k_values = range(2, 11)
scores = []
for k in k_values:
score = get_silhouette(X, k)
scores.append(score)
print(f"K={k}, Silhouette Score: {score:.3f}")
```
最后,我们可以使用Matplotlib库来绘制K值与轮廓系数的变化关系图:
```python
plt.plot(k_values, scores, 'bo-')
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.title('K-Means Clustering')
plt.show()
```
这样就可以得到K值与轮廓系数的变化关系图了。希望能够帮到你!