人工智能_机器学习082_聚类评价指标_手写代码_使用轮廓系数算法_找出最佳类别数目---人工智能工作笔记0122

本文介绍了如何使用Python中的轮廓系数来评估聚类效果,并找到最佳的类别数目。通过`make_blobs`生成数据集,利用KMeans进行聚类,通过`silhouette_score`计算轮廓系数,绘制得分曲线,最终确定最佳聚类数为3。

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然后我们来看看,如何使用轮廓系数来,判断我们应该分为几类数据

首先导包:

import numpy as np 导入数学计算包

from sklearn import datasets  导入数据生成包

from sklearn.cluster import KMeans 导入聚类算法包

from sklearn.metrics import silhouette_score#轮廓系数  导入轮廓系数包

import matplotlib.pyplot as plt  导入画图包

然后我们再来看,

X,y = datasets.make_blobs(centers = 3,random_state =1024)

这里这个意思使用make_blobs 生成,3种分类的数据,并且,我们指定了centers是3,表示3种分类,然后指定了random_state=1024 表示,每次按照1024这种规则生成随机数据集

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