Scikit学习-集群性能评估

简介

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

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。

调整互信息（Adjusted Mutual Information，AMI）

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（Silhouette Coefficient）

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)

总结

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。