使用Calinski-Harabasz指数进行K-Means聚类分析

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#kmeans #聚类 #机器学习 #python

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本文介绍了Calinski-Harabasz指数在K-Means聚类分析中的作用，解释了其计算原理，并提供了一个使用Python scikit-learn库计算该指数的示例。较高的指数表明聚类效果更好。此外，还提及了其他聚类效果评估指标，如轮廓系数和Davies-Bouldin指数。

使用Calinski-Harabasz指数进行K-Means聚类分析

在聚类分析领域，Calinski-Harabasz指数是评估K-Means聚类算法效果的一种常用指标。它的计算方法基于组内离差平方和和组间离差平方和之比，越大表示组间距离越大，组内距离越小，聚类效果越好。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的metrics模块来计算Calinski-Harabasz指数。下面是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metrics

# 生成样本数据
X, y = make_
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