Python 使用sklearn计算同质性评分

在使用Python进行聚类算法时，评估模型性能非常重要，其中一种常用的评估聚类模型性能的指标是使用sklearn计算同质性评分。它能够衡量聚类算法分配的标签与数据集真实标签的匹配程度。同质性评分越高，聚类算法的性能越好。

本文将详细介绍同质性评分以及如何在Python中使用Scikit-learn计算同质性评分。

什么是同质性评分

同质性评分是用于评估聚类模型性能的指标，即标签集。它衡量给定聚类模型的标签与特定数据集的真实标签匹配程度。

为了理解同质性评分的工作原理，考虑一种聚类算法，如K-means聚类算法将数据集划分为多个簇。如果算法成功将数据点分成不同的组，那么同质性评分将很高。另一方面，如果算法将数据点分配到错误的簇或组中，则同质性评分将很低。

语法

sklearn.metrics.homogeneity_score(labels_true, labels_pred)

参数

编号	参数	定义
1	labels_true，int数组，形状为[n_samples]	用于参考的真实类别标签。
2	labels_pred，形状类似于(n_samples,)的数组	用于评估标签的聚类。

此函数返回介于0.0和1.0之间的同质性得分，其中1.0代表完全同质化的标签。

如何在Python中计算同质性得分

要使用Sklearn在Python中计算同质性得分，我们可以使用sklearn.metrics.cluster模块中的homogeneity_score函数。以下是使用make_blobs生成随机数据集的示例计算Python中的同质性得分：

使用随机数据计算同质性得分的程序

from sklearn.metrics.cluster import homogeneity_score
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# Generate a random dataset
X1, y1 = make_blobs(n_samples=2000, centers=6 ,random_state=50)

# Perform clustering using KMeans
kmeans1 = KMeans(n_clusters=6, random_state=50)
labels1 = kmeans1.fit_predict(X1)

# Compute the homogeneity score
homo_score = homogeneity_score(y1, labels1)

print("Homogeneity score:", homo_score)

输出

Homogeneity score: 0.8845679179458327

在上面的例子中，我们首先使用Scikit-learn的make-blobs函数生成了一个随机数据集。然后，我们使用KMeans算法进行了聚类，其中聚类数为5。最后，我们使用homogeneity_score函数计算了同质性得分，我们将真实标签y和预测标签labels作为参数传递。

使用内置数据集（鸢尾花）计算同质性得分的程序

对于这个例子，我们将使用Scikit-learn提供的鸢尾花数据集。我们将根据数据集的特征对样本或数据集进行聚类，并使用同质性得分评估模型的性能。按照以下步骤计算使用内置数据集（鸢尾花）的同质性得分： 1. 使用Scikit-learn中的load_iris函数加载鸢尾花数据集。 2. 从数据集中提取数据和真实标签。 3. 使用KMeans算法进行聚类（由于鸢尾花数据集有三个类别，因此聚类数为3）。 4. 使用Scikit-learn中的homogeneity_score函数计算同质性得分，将真实标签y_true和预测标签y_pred作为参数传递。以下是加载数据并使用KMeans聚类计算同质性得分的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.metrics import homogeneity_score

# Load the iris dataset
iris_df = load_iris()
X1 = iris_df.data
y1_true = iris_df.target

# Perform clustering using KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=50)
y1_pred = kmeans.fit_predict(X1)

# Compute the homogeneity score
homo_score = homogeneity_score(y1_true, y1_pred)

print("Homogeneity score:", homo_score)