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原创 使用K-means方法对UCI-wine数据集进行聚类

它的定义是真正对（即在同一个聚类中同时也在同一个真实类中的样本对数）的平方除以总的对数（即在同一个聚类中的样本对数与在同一个真实类中的样本对数的乘积）的平方根。可以看到聚类结果只能说是还好，这主要是因为聚类的特征较多，对于数据的预处理也只进行了标准化，未做其他数据清理操作，为了获取更好的结果，建议使用PCA等数据降维方法对原始数据进行处理后再进行聚类。1、轮廓系数给出了一个关于聚类质量的指标，其中较高的值表示对象与其同一聚类中的对象更为紧密，同时与其他聚类中的对象距离较远。