Python聚类介绍方法及其应用探析 |python图像加上蓝色蒙版

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1. 聚类评价指标d指数、FMI指数、轮廓系数等。

聚类评价方法ds、DBSCN、层次聚类等。

3. 应用实例ss算法进行聚类，将数据集分为4个簇。使用轮廓系数评价聚类结果，得到轮廓系数为0.75，说明聚类结果较为稳定和合理。

提供了丰富的聚类评价方法和聚类算法实现，可以帮助大家更好地进行聚类分析和应用。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类评价指标和算法，以获得更加准确和可靠的聚类结果。