轮廓系数法python具体实现_轮廓系数怎么算

1. MLK | 非监督学习最强攻略

非监督学习最强攻略如下：

核心算法：
- KMean聚类法：通过迭代优化数据的分组，以最小化样本与簇中心的距离平方和。优点在于处理大数据集效率较高，但K值选择需人工干预，且易受初始值和异常值影响。优化方法包括数据标准化和选择合适的K值。
- KMean++：改进了KMean的初始值选取策略，提高了算法的稳定性和效率。
- ISODATA算法：适应K值不确定的情况，在KMean基础上增加了数据组织和参数调整步骤，提高了算法的灵活性和适应性。
- 高斯混合模型：假设数据符合正态分布，通过EM算法实现，既可用于聚类又可估计概率密度，提供了更丰富的数据表示和分析能力。
其他重要算法：
- SOM：模仿大脑神经系统，通过竞争学习和空间位置调整，提供了一种强大的数据可视化和聚类工具。无需预设K值，但可能在噪声影响和准确性上有所牺牲。
评估聚类效果的指标：
- 轮廓系数：衡量聚类效果的紧密性和分离性，值越大表示聚类效果越好。
- CalinskiHarabaz指数：通过计算类内离散度和类间离散度的比值来评估聚类效果，值越大表示聚类效果越好。
- 互信息分数：衡量聚类结果与真实标签之间的相关性，适用于有真实标签的情况下的聚类效果评估。
Python实现：
- Scikit learn库中提供了多种聚类算法的实现，如KMeans、分层聚类、tSNE、DBSCAN和MiniBatchKMeans等，可以通过编写Python代码来应用这些算法进行数据处理和分析。

总结：非监督学习是一种强大的数据分析工具，通过探索数据内在结构来发现数据的隐藏模式和特征。掌握核心算法和评估指标是非监督学习的关键，同时Python实现也是将理论应用于实践的重要途径。

2. 轮廓系数怎么算

轮廓系数的计算步骤如下：

计算样本i到同一类中其他样本的平均距离ai。ai越小，说明样本i与同类中其他样本的距离越近，即越相似。我们将ai称为样本i的类别内不相似度。

计算样本i到其他类别的所有样本的平均距离bi，称为样本i与其他类之间的不相似度。bi越大，说明样本i与其他类之间距离越远，即越不相似。

根据样本i的簇内不相似度ai和簇间不相似度bi ，定义样本i的轮廓系数为：

了解清楚原理以后，我们来看下在Python中怎么实现，这个系数在Sklearn库中是有现成的包可以供我们使用的：

silhouette_score：是获取模型总体的轮廓系数

silhouette_samples：是获取每个样本的轮廓系数

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轮廓系数法python具体实现

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