Calinski-Harabasz准则在Python中的实现

Calinski-Harabasz准则在Python中的实现

Calinski-Harabasz准则（Calinski-Harabasz criterion），也被称为方差比准则（variance ratio criterion），是一种用于评估聚类算法性能的指标。它基于样本间的方差和类间的方差之比，通过计算类间的方差相对于类内的方差的比值来度量聚类的紧密程度。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现Calinski-Harabasz准则的计算。

首先，我们需要安装scikit-learn库，可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以通过导入相应的库来实现Calinski-Harabasz准则的计算。下面是一个示例代码：

from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score
from sklearn.cluster