聚类算法评价指标python实现

常用的聚类算法评价指标有轮廓系数、均一性、完整性、V-measure等。下面是它们的Python实现：

1. 轮廓系数：

from sklearn.metrics import silhouette_score

# X为数据集，labels为聚类结果
score = silhouette_score(X, labels, metric='euclidean')

2. 均一性、完整性、V-measure：

from sklearn.metrics import homogeneity_completeness_v_measure

# y_true为真实标签，labels为聚类结果
h, c, v = homogeneity_completeness_v_measure(y_true, labels)

其中，均一性（homogeneity）、完整性（completeness）和V-measure（v_measure）都是介于0和1之间的值，越接近1表示聚类结果越好。

相关问题

聚类算法kmeans用python实现

Kmeans是一种常用的聚类算法，可以用Python进行实现。您可以使用sklearn库中的KMeans类来实现Kmeans聚类算法。首先，导入sklearn库和数据集，然后创建一个KMeans对象并设置聚类的数量，最后使用fit方法拟合数据集。下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans

# 导入数据集
data = [[x1, y1], [x2, y2], ...]

# 创建KMeans对象并设置聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合数据集
kmeans.fit(data)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_

kmeans聚类算法树状图python实现

要使用K-means算法实现聚类树状图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

2. 准备数据集：

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

3. 使用K-means算法进行聚类：

kmeans = KMeans(n_clusters=2)
means.fit(X)

4. 获取聚类标签：

labels = kmeans.labels_

5. 使用层次聚类算法生成树状图：

Z = linkage(X, method='single')
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)

labels = kmeans.labels_

Z = linkage(X, method='single')
dn = dendrogram(Z)
plt.show()