30、语音转文字转录的聚类方法

语音转文字转录的聚类方法

1. DBSCAN 算法评估

1.1 噪声点统计

在进行 DBSCAN 聚类后，我们可以统计噪声点的数量。以下是具体的代码实现：

# Count the total number of noise points.
num_noise = list(labels).count(-1)
print('Number of clusters: %d' % num_clusters)
print('Number of noise points: %d' % num_noise)

运行上述代码后，输出结果如下：

Number of clusters: 7
Number of noise points: 132

从输出结果可以看出，有 7 个聚类和 132 个离群点。大量的噪声点表明该算法的性能不太理想，主要原因是所选的 epsilon 值过小，导致大多数点不在其他点的邻域内，从而被视为离群点。

1.2 轮廓系数计算

为了更好地评估 DBSCAN 模型的质量，我们可以使用轮廓系数。轮廓系数用于量化聚类的密度和分离程度，其计算公式如下：
[
s(i) = \frac{b(i) - a(i)}{\max{a(i), b(i)}} \quad \text{其中} \quad b(i) = \min{b_1(i), b_2(i)}
]
其中：
- (a(i))：点 (i) 到其所在聚类中其他点的平均距离，也称为