混淆矩阵python聚类评价

混淆矩阵是一种常用的聚类评价方法。在Python中，可以使用scikit-learn库来计算混淆矩阵。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

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

# 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

print(cm)

运行结果将输出一个4x4的混淆矩阵，其中每个元素表示真实类别和预测类别的交叉数量。

你可以根据混淆矩阵的结果来评估聚类算法的性能，例如计算准确率、召回率和F1分数等指标。