python 计算聚类后的准确率

计算聚类后的准确率需要先有一个标准答案集，一般称为“ground truth”。如果你有这个标准答案集，可以使用以下步骤计算聚类的准确率：

1. 首先，将所有聚类结果与标准答案集进行比较，找出每个聚类结果中与标准答案集相同的数据点数量。

2. 对于每个聚类结果，将其与标准答案集中相同的数据点数量除以聚类结果中所有数据点的数量，得到该聚类结果的准确率。

3. 对所有聚类结果的准确率进行加权平均，即可得到最终的聚类准确率。

下面是一个使用 Python 实现的示例代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设有一个标准答案集 y_true 和一个聚类结果 y_pred
# 其中 y_true 是一个一维数组，每个元素表示对应数据点所属的类别
# y_pred 是一个一维数组，每个元素表示对应数据点被聚类到的类别
# 需要将 y_true 和 y_pred 转换成相同的格式，以便进行比较

# 将 y_true 转换成一个字典，键为类别编号，值为该类别中的数据点编号
y_true_dict = {}
for i, label in enumerate(y_true):
    if label not in y_true_dict:
        y_true_dict[label] = []
    y_true_dict[label].append(i)

# 将 y_pred 转换成一个字典，键为类别编号，值为该类别中的数据点编号
y_pred_dict = {}
for i, label in enumerate(y_pred):
    if label not in y_pred_dict:
        y_pred_dict[label] = []
    y_pred_dict[label].append(i)

# 对于每个聚类结果，计算其准确率
accuracies = []
for label in y_pred_dict:
    intersection = set(y_true_dict.get(label, [])) & set(y_pred_dict[label])
    accuracy = len(intersection) / len(y_pred_dict[label])
    accuracies.append(accuracy)

# 计算加权平均准确率
weighted_accuracy = sum(accuracies) / len(accuracies)

print("聚类准确率：", weighted_accuracy)

需要注意的是，这种计算聚类准确率的方法只适用于标准答案集中类别数量已知的情况。如果标准答案集中的类别数量未知，可以使用其他指标来评估聚类结果的质量，例如轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数等。