📅  最后修改于: 2023-12-03 15:19:59.860000             🧑  作者: Mango
Scikit-learn是一个开源机器学习库,提供了各种各样的算法和工具,用于数据挖掘和分析的任何阶段。其中包括聚类算法,可以用来分组相似的数据点。因此,在聚类算法中,评估集群性能是非常重要的。
在这篇文章中,我们将学习如何使用Scikit-learn来评估聚类算法的集群性能。我们将探讨两个广泛使用的集群性能指标 - 调整互信息(Adjusted Mutual Information,AMI)和轮廓系数(Silhouette Coefficient)。
聚类是一种无监督学习技术,用于将相似的数据点分组成聚类。在聚类中,数据点被分为不同的集群,以便它们内部之间的差异最小,而不同的集群之间的差异最大。
Scikit-learn提供了许多聚类算法,包括K-Means,DBSCAN,Mean Shift等等。
AMI是广泛用于评估聚类性能的指标之一,它是根据信息理论中的互信息计算得出的。
AMI的取值范围在0和1之间,其中0表示两个集群之间不存在任何相似度,1表示两个集群之间存在完全匹配的相似度。AMI在计算聚类性能时特别适用于评估许多集群之间的性能。
下面是AMI的计算方式:
from sklearn.metrics.cluster import adjusted_mutual_info_score
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y_true = iris.target
# Here we assume y_pred contains the predicted clusters
y_pred = ...
score = adjusted_mutual_info_score(y_true, y_pred)
轮廓系数衡量了一个数据点与其所属集群之间的相似度,与其与其他集群之间的距离有多少差异。 该系数将被用于判断数据点是否位于其正确的集群中。
Silhouette Coefficient的取值范围在-1和1之间,其中1表示一个数据点位于正确的集群中,而-1表示一个数据点存在于错误的集群中。
下面是Silhouette Coefficient的计算方式:
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y_true = iris.target
# Here we assume y_pred contains the predicted clusters
y_pred = ...
score = silhouette_score(X, y_pred)
在Scikit-learn中,使用AMI和Silhouette Coefficient评估集群性能非常容易。这两个度量标准可以用于评估算法生成的所有集群,从而帮助我们优化聚类算法,以找到最佳的分组。