使用轮廓系数评估st-dbscan聚类的Python代码

以下是使用轮廓系数评估ST-DBSCAN聚类的Python代码：

from sklearn.metrics import silhouette_score
from stdbscan import STDBSCAN

# load data
data = ...

# initialize ST-DBSCAN
stdbscan = STDBSCAN(eps1=..., eps2=..., t=...)

# fit the model and obtain cluster labels
labels = stdbscan.fit_predict(data)

# evaluate clustering using silhouette score
score = silhouette_score(data, labels)

print('Silhouette Score:', score)

在此代码中，需要将数据加载到`data`变量中，并根据数据集的特征进行 ST-DBSCAN 参数的初始化。然后，使用`fit_predict()`方法获取聚类标签，最后使用`silhouette_score()`函数计算轮廓系数评分。

相关问题

计算Silhouette系数评估st-dbscan聚类效果

Silhouette系数是一种常用的聚类效果评估指标，可以用来评估st-dbscan聚类的效果。具体计算步骤如下：

1. 对于每个样本i，计算它与同簇内其他样本的平均距离ai，以及它与最近簇内其他样本的平均距离bi。

2. 定义样本i的Silhouette系数为：(bi-ai)/max(ai,bi)。

3. 对于所有样本的Silhouette系数求平均值，即为聚类的整体Silhouette系数。

其中，Silhouette系数的取值范围在[-1,1]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，0表示聚类效果一般。

下面是一个使用Python计算st-dbscan聚类效果的Silhouette系数的示例代码：

from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

# 假设已经对数据进行了st-dbscan聚类，并得到了每个样本的簇标签labels和距离矩阵distances

# 将簇标签转换为整数类型
labels = [int(label) for label in labels]

# 计算Silhouette系数
silhouette_avg = silhouette_score(distances, labels)

print("st-dbscan聚类效果的Silhouette系数为：", silhouette_avg)

其中，distances是样本之间的距离矩阵，labels是每个样本的簇标签。需要注意的是，距离矩阵和簇标签需要与使用st-dbscan聚类算法时的输入保持一致。

st-dbscan聚类算法用代码实现

下面是st-dbscan聚类算法的Python代码实现：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform


def stdbscan(data, eps, min_pts):
    """
    ST-DBSCAN algorithm implementation.

    Parameters:
        data (ndarray): Input data.
        eps (float): The maximum distance between two samples for them to be considered as in the same neighborhood.
        min_pts (int): The number of samples (or total weight) in a neighborhood for a point to be considered as a core point.

    Returns:
        labels (ndarray): Cluster labels for each point. -1 for noise points.
    """
    # Compute pairwise distance matrix
    dist_mat = squareform(pdist(data))

    # Initialize variables
    num_pts = data.shape[0]
    visited = np.zeros(num_pts, dtype=bool)
    labels = np.zeros(num_pts, dtype=int)
    cluster_id = 0

    # Iterate over all points
    for i in range(num_pts):
        if not visited[i]:
            visited[i] = True

            # Get neighbors within eps distance
            neighbors = np.where(dist_mat[i] <= eps)[0]

            # Check if there are enough neighbors
            if len(neighbors) < min_pts:
                labels[i] = -1  # Noise point
            else:
                cluster_id += 1
                labels[i] = cluster_id

                # Expand cluster
                j = 0
                while j < len(neighbors):
                    neighbor = neighbors[j]
                    if not visited[neighbor]:
                        visited[neighbor] = True

                        # Get neighbors within eps distance
                        new_neighbors = np.where(dist_mat[neighbor] <= eps)[0]

                        # Check if there are enough neighbors
                        if len(new_neighbors) >= min_pts:
                            neighbors = np.concatenate((neighbors, new_neighbors))

                    # Assign to cluster
                    if labels[neighbor] == 0:
                        labels[neighbor] = cluster_id

                    j += 1

    return labels

其中，`data`是输入数据，`eps`是最大距离阈值（即点与点之间的距离超过该值则不再属于同一簇），`min_pts`是最小密度阈值（即点周围的其它点个数不足该值时不再属于核心点）。函数返回每个点的聚类标签，-1表示噪声点。