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輪廓系數法python具體實現
發布時間：2025-07-26 02:20:051. MLK | 非監督學習最強攻略
非監督學習最強攻略如下：
核心演算法：
- KMean聚類法：通過迭代優化數據的分組，以最小化樣本與簇中心的距離平方和。優點在於處理大數據集效率較高，但K值選擇需人工干預，且易受初始值和異常值影響。優化方法包括數據標准化和選擇合適的K值。
- KMean++：改進了KMean的初始值選取策略，提高了演算法的穩定性和效率。
- ISODATA演算法：適應K值不確定的情況，在KMean基礎上增加了數據組織和參數調整步驟，提高了演算法的靈活性和適應性。
- 高斯混合模型：假設數據符合正態分布，通過EM演算法實現，既可用於聚類又可估計概率密度，提供了更豐富的數據表示和分析能力。
其他重要演算法：
- SOM：模仿大腦神經系統，通過競爭學習和空間位置調整，提供了一種強大的數據可視化和聚類工具。無需預設K值，但可能在雜訊影響和准確性上有所犧牲。
評估聚類效果的指標：
- 輪廓系數：衡量聚類效果的緊密性和分離性，值越大表示聚類效果越好。
- CalinskiHarabaz指數：通過計算類內離散度和類間離散度的比值來評估聚類效果，值越大表示聚類效果越好。
- 互信息分數：衡量聚類結果與真實標簽之間的相關性，適用於有真實標簽的情況下的聚類效果評估。
Python實現：
- Scikit learn庫中提供了多種聚類演算法的實現，如KMeans、分層聚類、tSNE、DBSCAN和MiniBatchKMeans等，可以通過編寫Python代碼來應用這些演算法進行數據處理和分析。
總結：非監督學習是一種強大的數據分析工具，通過探索數據內在結構來發現數據的隱藏模式和特徵。掌握核心演算法和評估指標是非監督學習的關鍵，同時Python實現也是將理論應用於實踐的重要途徑。
2. 輪廓系數怎麼算
輪廓系數的計算步驟如下：
計算樣本i到同一類中其他樣本的平均距離ai。ai越小，說明樣本i與同類中其他樣本的距離越近，即越相似。我們將ai稱為樣本i的類別內不相似度。
計算樣本i到其他類別的所有樣本的平均距離bi，稱為樣本i與其他類之間的不相似度。bi越大，說明樣本i與其他類之間距離越遠，即越不相似。
根據樣本i的簇內不相似度ai和簇間不相似度bi ，定義樣本i的輪廓系數為：
了解清楚原理以後，我們來看下在Python中怎麼實現，這個系數在Sklearn庫中是有現成的包可以供我們使用的：
silhouette_score：是獲取模型總體的輪廓系數
silhouette_samples：是獲取每個樣本的輪廓系數
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