使用SC和DBI聚类算法评价指标对Kmeans、层次聚类、DBSCAN算法对鸢尾花的聚类结果进行比较分析代码

由于缺少所需数据集和具体的代码实现，无法给出完整的代码示例。以下是一些常用的聚类评价指标和它们的Python实现：

1. Silhouette Coefficient (SC)

SC是一种轮廓系数，用于评估聚类质量。它基于每个数据点与其所属簇内其他数据点的相似度和与最近簇的相似度。

SC的值介于-1和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。

以下是使用sklearn库计算SC的示例代码：

from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.cluster import KMeans

X = # 数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
score = silhouette_score(X, kmeans.labels_, metric='euclidean')
print(score)

2. Davies-Bouldin Index (DBI)

DBI是一种指标，用于评估聚类质量。它基于每个簇内数据点之间的相似度和不同簇之间数据点的相似度。

DBI的值越小表示聚类效果越好。

以下是使用sklearn库计算DBI的示例代码：

from sklearn.metrics import davies_bouldin_score
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

X = # 数据集
agg_clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=3).fit(X)
score = davies_bouldin_score(X, agg_clustering.labels_)
print(score)

以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体数据集和聚类算法进行调整。