Python Sklearn轮廓系数

是一种用于评估聚类算法效果的指标。它通过计算样本间的相似度和样本与其所属簇的相似度来度量聚类的紧密度和分离度。

轮廓系数的取值范围为-1, 1，其中1表示聚类结果良好，-1表示聚类结果较差。具体计算方法如下：

1. 对于每个样本，计算其与同簇其他样本的平均距离，记为a。
2. 对于每个样本，计算其与最近其他簇的样本的平均距离，记为b。
3. 计算每个样本的轮廓系数：(b - a) / max(a, b)。
4. 对所有样本的轮廓系数求平均，得到整体的轮廓系数。

轮廓系数越接近1，表示样本聚类得越好；越接近-1，表示样本聚类效果较差。

应用场景：

轮廓系数可以用于评估聚类算法在不同数据集上的效果，帮助选择合适的聚类算法和参数。它在数据挖掘、模式识别、图像分割等领域有广泛应用。

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