1.调用兰德指数、互信息、同质性、完整性和 V-measure等评估方法评估聚类性能,并提供完整的python代码。
时间: 2023-07-10 09:23:08 浏览: 47
好的,下面是一个使用sklearn库中的metrics模块计算聚类性能指标的示例代码:
```python
from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeans
#生成假数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]]
y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
#使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
y_pred = kmeans.labels_
#计算聚类性能指标
rand_score = metrics.adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
mutual_info = metrics.adjusted_mutual_info_score(y_true, y_pred)
homogeneity = metrics.homogeneity_score(y_true, y_pred)
completeness = metrics.completeness_score(y_true, y_pred)
v_measure = metrics.v_measure_score(y_true, y_pred)
#打印结果
print("Adjusted Rand Index:", rand_score)
print("Adjusted Mutual Information:", mutual_info)
print("Homogeneity:", homogeneity)
print("Completeness:", completeness)
print("V-measure:", v_measure)
```
这段代码首先生成了一个假数据集X和对应的真实标签y_true,然后使用KMeans算法对数据进行聚类,得到预测标签y_pred。接下来,使用metrics模块中的函数分别计算了兰德指数、互信息、同质性、完整性和V-measure等聚类性能指标,并将结果打印出来。
注意,这里的聚类性能指标需要提供真实标签和预测标签作为参数,因此在实际应用中需要先有一组已知的真实标签。