机器学习中级-无监督学习-轮廓系数

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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内容概要：文章介绍了K-means聚类算法在无监督学习中的应用，重点讲解如何通过手肘法、轮廓系数法和CH值（Calinski-Harabasz Score）三种指标确定最佳聚类数，并结合Python代码实现聚类分析与结果可视化。通过SSE变化曲线、轮廓系数评分和簇间/簇内离散度评估，综合判断最优K值，最终利用Matplotlib生成聚类散点图，并输出聚类结果至Excel文件。适合人群：具备Python编程基础，熟悉sklearn库，从事数据分析、机器学习相关工作的初、中级研发人员或数据科学学习者。使用场景及目标：①在实际项目中确定K-means聚类的最优簇数量；②实现聚类结果的可视化展示与数据导出；③理解手肘法、轮廓系数与CH值的原理及代码实现方式。阅读建议：文中代码示例清晰，可直接替换为自有数据进行实践，建议结合真实数据集运行代码，深入理解各评估指标的变化趋势及其对聚类质量的影响。

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