python实现agnes算法计算轮廓系数
时间: 2023-08-16 11:10:14 浏览: 45
好的,下面是一个Python实现AGNES算法并计算轮廓系数的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 创建AGNES聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 训练模型并预测
y_pred = model.fit_predict(X)
# 计算轮廓系数
score = silhouette_score(X, y_pred)
print("轮廓系数为:", score)
```
在这个示例代码中,我们使用了`sklearn.cluster.AgglomerativeClustering`模块来创建AGNES聚类模型,并将聚类数量设置为3。然后我们使用`fit_predict()`函数对数据进行训练和预测,并使用`sklearn.metrics.silhouette_score`函数计算轮廓系数。最后,我们输出计算出的轮廓系数。
需要注意的是,这里的`X`是数据集,应该根据你自己的数据集进行相应的修改。
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agnes算法python实现 计算轮廓系数
好的,以下是 Agnes 算法 Python 实现中计算轮廓系数的代码:
```python
from sklearn.metrics import silhouette_score
# X为聚类后的数据,labels为聚类后的标签
silhouette_score(X, labels)
```
注意,这里使用了 scikit-learn 库中的 `silhouette_score` 函数来计算轮廓系数。该函数需要传入两个参数:聚类后的数据 `X` 和聚类后的标签 `labels`,并返回一个浮点数,表示聚类的质量。
Python实现AGNES算法
AGNES算法是一种基于距离的聚类算法,其全称为自适应增量聚类算法(Agglomerative Nesting),它的主要思想是将每个样本看作一个初始的簇,然后将距离最近的两个簇合并成一个新的簇,直到满足某个终止条件为止。下面是Python实现AGNES算法的步骤:
1.导入必要的库和数据集
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import pdist,squareform
data = pd.read_csv('data.csv',header=None)
```
2.计算距离矩阵
```python
dist_matrix = pdist(data,metric='euclidean')
```
3.将每个样本看作一个初始的簇
```python
clusters = []
for i in range(data.shape[0]):
clusters.append([i])
```
4.合并距离最近的两个簇
```python
while len(clusters) > 2:
# 计算距离最近的两个簇的距离和索引
min_dist = np.inf
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1,len(clusters)):
dist = np.mean(dist_matrix[clusters[i],clusters[j]])
if dist < min_dist:
min_dist = dist
merge_index = (i,j)
# 合并距离最近的两个簇
clusters[merge_index[0]] += clusters[merge_index[1]]
del clusters[merge_index[1]]
```
5.输出聚类后各个簇中数据点的编号
```python
print(clusters)
```