python如何获取最优轮廓系数

美女程序员鼓励师

如果想要最好的点,应该选择最高的点。

1、通过设置不同的k值来测试和计算轮廓系数,可以获得最佳k值对应的最佳轮廓系数。

2、也可以绘图观察和选择最高。但为了防止拟合现象,也可以通过手肘选择最佳k值。

实例

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler  # 小数定标标准化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  # 离差标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler  # 标准差标准化

# 评估指标-----轮廓系数

from sklearn.metrics import silhouetee_score

 

# 由于是聚类算法,数据可能存在量纲,需要标准化,在使用算法之前

# 实例化

sca = MaxAbsScaler()

sca = MinMaxScaler()

sca = StandardScaler()

# 拟合

sca.fit( 训练集特征 )

# 处理数据

X_train = sca.transform( 训练集特征 )

 

 

# 实例化

km = KMeans()

# 参数:

# n_clusters=3,表示k=3,也就是随机三个聚类中心,最小值是2

# init,聚类中心初始化方法,默认k-means++

# max_iter,迭代次数,默认300,如果后期无法收敛可以尝试增加迭代次数

# random_state=1,随机种子,默认是None

 

# 拟合

km.fit( 训练集特征 )

 

# 查看聚类中心

print('聚类中心:', km.cluster_centers_)

 

# 查看预测结果

# 可以直接传入训练集,也可以传入自定义二维数组

y_pred = km.predict( 训练集特征 )

print('整个数据的类别:', y_pred)

 

# 查看SSE---误差平方和

# 默认是取反操作,大多数情况得出来的是负值【-inf, 0】

# 绝对值越小越好

score = km.score(X_train, y_pred)

print('SSE', score)

 

# 评估指标----轮廓系数(-1, 1),越大越好

print('轮廓系数:', silhouetee_score(X_train, y_pred))

以上就是python获取最优轮廓系数的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

以上是 python如何获取最优轮廓系数 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/545990.html

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