評估聚類模型

輪廓係數

聚類評估：輪廓係數(silhouette coefficient)：

si接近1，則說明樣本i聚類合理。

si接近-1，則說明樣本i更應該分類到另外的簇。

若si近似為0，則說明樣本i在兩個簇的邊界上。

silhouette_score 返回的是平均輪廓係數

# 評估聚類模型

import numpy as np
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn import datasets
from sklearn.cluster import kmeans
from sklearn.datasets import make_blobs
​# generate feature matrix
features, _ = make_blobs(n_samples =
1000
, n_features =10,
centers =2,
cluster_std =
0.5,
shuffle =
true
, random_state =1)
​# cluster data using k-means to predict classes
# 使用kmeans 對資料進行聚類，**分類
model = kmeans(n_clusters=
2, random_state=1)
.fit(features)
​# get predicted classes
# 獲取**分類
target_predicted = model.labels_
​# evaluate model 評估模型 輪廓係數
silhouette_score(features, target_predicted)
0.8916265564072142

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