轮廓得分（Silhouette Score）的Python实现

最新推荐文章于 2025-05-13 19:26:32 发布
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文章标签： python 机器学习 支持向量机
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本文介绍了如何使用Python实现轮廓得分，一种评估聚类算法性能的指标。通过KMeans聚类和sklearn.metrics的silhouette_score函数，可以计算数据集的聚类效果。

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轮廓得分（Silhouette Score）的Python实现

轮廓得分（Silhouette Score）是评价聚类算法性能的一种指标，它结合了簇内平均距离和簇间平均距离，值越大表示聚类效果越好。

下面将介绍如何使用Python实现轮廓得分计算。

  1. 准备数据

首先，我们需要准备一个数据集。这里使用sklearn自带的make_blobs函数生成一个三维数据集。

from sklearn.datasets import make_blobs

X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=
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无涯教程-Python机器学习 - Analysis of Silhouette Score函数
无涯教程
08-28 464
剪影得分的范围是[-1,1]。其分析如下- +1分数-接近+1 剪影分数表示样本距离其邻近簇很远。 0分数-0 剪影分数表示样本在将两个相邻聚类分隔开的决策边界上或非常接近。 -1分数-1 剪影分数表示样本已分配给错误的聚类。Silhouette得分的计算可以使用以下公式完成$$剪影得分\:=\:( p-q)/max(p,q)$$此处,p =到最近群集中点的平均距离并且,q =到所有点的平均集群内距离。DB索引是执行聚类算法分析的另一个很好的指标。借助数据库索引,我们可以了解有关集群模型的以下几点:我
【Silhouette Score】
武帝为此的博客
08-23 2796
Silhouette Score 是一种衡量聚类结果质量的指标，它结合了聚类内部的紧密度和不同簇之间的分离度。a：数据点到同簇其他点的平均距离（紧密度）。b：数据点到最近不同簇的平均距离（分离度）。具体而言，Silhouette Score 计算为。该值的范围在 -1 到 1 之间，越接近 1 表示数据点聚类得越好，越接近 -1 则表示聚类结果较差。
聚类算法——K-Means，silhouette_score
最新发布
ACCULTE的博客
05-13 668
聚类算法是一类无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个相似的组（簇），使得同一组内的样本相似度较高（物以类聚），而不同组之间的相似度较低（分类）。无监督：没有标签聚类： 相似的东西分到一起。
python sklearn库silhouette_score轮廓系数接口调用
ZC496496的博客
09-14 5770
官方接口说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html#sklearn.metrics.silhouette_score 接口调用实际使用： 自定义metric是每条时间曲线之间相似度度量方法，可以看到官方提供了dtw-dba、softdtw以及欧氏距离三种相似度度量方法 官方提供了metric=“precomputed”，即用户自定义的距离度量方法。只需要输.
轮廓系数sklearn.metrics.silhouette_score
qq_46561394的博客
07-28 5096
轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。最早由 Peter J. Rousseeuw 在 1986 提出。它结合内聚度和分离度两种因素。可以用来在相同原始数据的基础上用来评价不同算法、或者算法不同运行方式对聚类结果所产生的影响。 方法sklearn.metrics.silhouette_score(X, labels, metric=‘Euclidean’,sample_size=None, random_state=None, **kwds)返回所有样本的平
机器学习05-聚类算法（python）SC（轮廓系数）详解
weixin_41645791的博客
09-14 1970
凝聚度表示与簇 1 中其他点的平均距离。分离度表示) 与最近簇（簇 2）的平均距离。轮廓系数，表示样本聚类效果较好，值接近 1，说明它更好地属于它所在的簇。
The silhouette score had its highest values at no of clusters = 8
04-09
以下是基于 Python 的实现代码示例，展示如何找到使 Silhouette Score 达到最大的聚类数目（假设目标是寻找最优的 \(k=8\)）: ```python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import ...
GMM之后轮廓系数法代码 python
02-02
# 计算轮廓系数得分 score = silhouette_score(X, labels) print(f'Silhouette Score: {score:.3f}') # 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, cmap='viridis') plt.title('Gaussian Mixture ...
python模型评估_模型评估知识点总结及Python实现
weixin_33711871的博客
12-24 1646
目录1.概述2.分类评估——混淆矩阵3.分类评估——ROC、AUC、提升图与KS图4.回归评估5.非监督评估正文1.概述数据集输入到一个模型中，然后再进行输出，我们可以得到模型的输出结果。但是结果该如何评价，到底好不好，好的理由是什么，不好的理由又是什么，这些就是本文将介绍的内容——模型结果评估。本文主要介绍以下几个方面的内容，对应不同类型的模型，包括分类模型评估、回归模型评估、聚类模型评估、关联...
轮廓系数python代码
04-03
下面是一个使用Python实现轮廓系数的示例代码： ```python from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成样本数据 X = np.random.rand(100, 2) #...
轮廓系数silhouette_score手动实现及使用总结
qq_45759229的博客
05-19 8018
参考博客 https://vitalflux.com/kmeans-silhouette-score-explained-with-python-example/ https://towardsdatascience.com/silhouette-coefficient-validating-clustering-techniques-e976bb81d10c https://stackoverflow.com/questions/23387275/how-do-you-manually-compute-f
python turtle代码示例-Python turtle.left方法代码示例
weixin_39673184的博客
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本文整理汇总了Python中turtle.left方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python turtle.left方法的具体用法？Python turtle.left怎么用？Python turtle.left使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块turtle的用法示例。在下文中一共展示了turtle.left方法的...
【scikit-learn】sklearn.metrics.silhouette_score() 函数：无监督聚类模型评估指标 轮廓系数
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03-16 1013
silhouette_score（轮廓系数）是sklearn.metrics提供的一个无监督聚类模型评估指标，用于衡量聚类结果的紧密性和分离性，其取值范围为[-1,1]。适用于确定最佳聚类数，值越接近1，说明聚类效果越好。可与ARI、NMI、Davies-BouldinScore结合使用，以更全面评估聚类质量。
tslearn使用轮廓系数（silhouette_score）评估KShape聚类效果
虚拟-Worder的博客
08-11 1万+
前言 tslearn和sklearn一样，是一款优秀的机器学习框架，tslearn更偏向于处理时间序列问题，如其聚类模块就包含了DTW（Dynamic Time Warping）等算法及变种，也提供了轮廓系数对聚类效果评估，十分方便。但可惜，tslearn似乎没有提供对KShape聚类的评估方法，而且tslearn用的人也不多，官方文档也是很 “简洁”，网上也搜不到多少相关文章，所以这里也就记录下自己的踩坑过程 轮廓系数评估接口调用 先看官方例子，这里X是一个三维的numpy数组，代表20段时间序
聚类之轮廓系数
dundunmm的博客
12-24 750
聚类的指标之一。它衡量了数据点与同簇内其他点的相似度以及与最近簇的相似度之间的对比。
样本轮廓系数（原理、sklearn.metrics.silhouette_score、silhouette_samples参数介绍）
maple05的博客
12-01 5万+
一、轮廓系数含义： 轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。 最佳值为1，最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集。负值通常表示样本已分配给错误的聚类，因为不同的聚类更为相​​似 二、计算步骤： 1）对于簇中的每个向量，分别计算它们的轮廓系数。 对于其中的一个点 i 来说： 计算簇内不相似度a(i)：i向量到同簇内其他点不相似程度的平均值，体现凝聚度 计算簇间不相似度b(i)：i向量到其他...
Kmeans算法的K值选择技巧【Elbow Method + Silhouette Score Method】
什么都干的派森
10-28 3536
具体来说，Silhouette Score 是一种衡量聚类结果质量的指标，它结合了聚类内部的紧密度和不同簇之间的分离度。这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂，则k是选择的类似肘部的值。这是一种根据数据点与彼此相似的其他数据点的聚类程度来评估聚类质量的方法。使用距离公式计算该分数，并且选择具有最高分数的k值用于建模。该值的范围在 -1 到 1 之间，越接近 1 表示数据点聚类得越好，越接近 -1 则表示聚类结果较差。1.紧密度：数据点到同簇其他点的平均距离。上图的最佳值为2,3,4。
sklearn中silhouette_score的metrics所有函数
qlkaicx的博客
03-24 581
sklearn中silhouette_score的metrics所有函数。
聚类效果评估——轮廓系数（Silhouette Coefficient）附Python代码
热门推荐
NLP翟
06-19 9万+
轮廓系数前言是什么？为什么？由此可得：怎么用？不适用示例 前言 在机器学习中，无监督学习算法中聚类算法算作相对重要的一部分算法。也常在低资源和无标注的情况下使用。 其中KMeans作为聚类算法中的一种，充当着重要的角色。由于其思想较为简单，易于理解和方便实现。所以经常被用来做数据的处理，在NLP领域常被用于文本聚类以及文本类别挖掘等方向。 但是KMeans算法有一个致命的缺点就是，如何选择K值。K值的选择至关重要，选择的好可以有较好的聚类效果。 通常情况下，K值的选择人们会根据先验的知识给定一个估计的值，或
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