关键词：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

# 创建数据集
# X为样本特征，Y为样本簇类别， 共1000个样本，每个样本4个特征，共4个簇，
# 簇中心在[-1,-1], [0,0],[1,1], [2,2]， 簇方差分别为[0.4, 0.2, 0.2, 0.2]
X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]],
                  cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2],
                  random_state=9)

# 数据集可视化
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o')
plt.show()

y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X)
# 分别尝试n_cluses=2\\3\\4,然后查看聚类效果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

# 用Calinski-Harabasz Index评估的聚类分数
print(calinski_harabaz_score(X, y_pred))

# kmeans训练，且可视化 聚类=2
y_pre = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(x)

# 可视化展示
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y_pre)
plt.show()

# 用ch_score查看最后效果
print(calinski_harabasz_score(x, y_pre))

3116.1706763322227

# kmeans训练，且可视化 聚类=3
y_pre = KMeans(n_clusters=3, random_state=9).fit_predict(x)

# 可视化展示
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y_pre)
plt.show()

# 用ch_score查看最后效果
print(calinski_harabasz_score(x, y_pre))

2931.625030199556

# kmeans训练，且可视化 聚类=4
y_pre = KMeans(n_clusters=4, random_state=9).fit_predict(x)

# 可视化展示
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y_pre)
plt.show()

# 用ch_score查看最后效果
print(calinski_harabasz_score(x, y_pre))

5924.050613480169

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