kmeans轮廓系数

kmeans轮廓系数是一种用于评估聚类质量的指标。它可以帮助确定最佳的聚类个数，即能够使得聚类结果内部的样本相似度高、不同聚类之间的样本差异性大。根据引用中的代码，我们可以使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值。然后，根据曲线图可以找到轮廓系数值最高的聚类个数，这个聚类个数即为最优的聚类个数。

引用中的代码展示了如何计算轮廓系数值，该代码使用了sklearn.metrics.silhouette_samples函数。该函数接受两个参数，第一个参数是数据集（wine），第二个参数是聚类结果的标签（labels）。通过调用该函数，可以得到每个样本的轮廓系数值。

另外，引用中的代码演示了如何使用不同的簇数进行聚类，并计算每种聚类结果的轮廓系数值。代码首先根据不同的n_centers进行聚类，然后使用silhouette_score函数计算出每种聚类结果的轮廓系数值。最后，根据轮廓系数值选择最优的聚类个数，并打印出相应的轮廓系数值以及轮廓系数为正的点的个数。

综上所述，kmeans轮廓系数是一种用于评估聚类质量的指标，可以通过计算每个样本的轮廓系数值来判断聚类结果的优劣。可以根据轮廓系数值的曲线图或计算结果，选择最优的聚类个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数（算法理论、代码）](https://blog.csdn.net/J__aries/article/details/129171444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Sklearn 成长之路（五）K-means聚类及其评价指标——轮廓系数](https://blog.csdn.net/weixin_44344462/article/details/89337770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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