python实现聚类指标DBI

python 实现聚类指标DBI计算

核心思路

1.计算SI，即簇内各点到簇心的平均距离
2.计算Rij，即计算簇心之间的距离

代码

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import pdist, euclideanX=pd.read_csv('1415.txt',header=None).values
labels1=list(a.astype(int))
labels=np.array(labels1)def DaviesBouldin(X, labels):n_cluster = len(np.bincount(labels))cluster_k = [X[labels == k] for k in range(n_cluster)]centroids = [np.mean(k, axis = 0) for k in cluster_k]#求SS = [np.mean([euclidean(p, centroids[i]) for p in k]) for i, k in enumerate(cluster_k)]Ri = []for i in range(n_cluster):Rij = []#计算Rijfor j in range(n_cluster):if j != i:r = (S[i] + S[j]) / euclidean(centroids[i], centroids[j])Rij.append(r)#求RiRi.append(max(Rij))# 求dbidbi = np.mean(Ri)return dbi
dbi=DaviesBouldin(X, labels)
print('dbi:',dbi)

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