如何计算 AgglomerativeClustering 的准确性

Question

您好，我使用 AgglomerativeClustering python 中的示例，我尝试估计性能，但它切换了原始标签我尝试通过 make blobs

比较预测标签 y_hc 和原始标签 y return

import scipy.cluster.hierarchy as sch
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data,y = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=4, cluster_std=2, random_state=50)
plt.figure(2)
# create dendrogram
dendrogram = sch.dendrogram(sch.linkage(data, method='ward'))
plt.title('dendrogram')

# create clusters linkage="average", affinity=metric , linkage = 'ward' affinity = 'euclidean'
hc = AgglomerativeClustering(n_clusters=4, linkage="average", affinity='euclidean')

# save clusters for chart
y_hc = hc.fit_predict(data,y)

plt.figure(3)

# create scatter plot
plt.scatter(data[y==0,0], data[y==0,1], c='red', s=50)
plt.scatter(data[y==1, 0], data[y==1, 1], c='black', s=50)
plt.scatter(data[y==2, 0], data[y==2, 1], c='blue', s=50)
plt.scatter(data[y==3, 0], data[y==3, 1], c='cyan', s=50)

plt.xlim(-15,15)
plt.ylim(-15,15)


plt.scatter(data[y_hc ==0,0], data[y_hc == 0,1], s=10, c='red')
plt.scatter(data[y_hc==1,0], data[y_hc == 1,1], s=10, c='black')
plt.scatter(data[y_hc ==2,0], data[y_hc == 2,1], s=10, c='blue')
plt.scatter(data[y_hc ==3,0], data[y_hc == 3,1], s=10, c='cyan')
for ii in range(4):
        print(ii)
        i0=y_hc==ii
        counts = np.bincount(y[i0])
        valCountAtorgLbl = (np.argmax(counts))
        accuracy0Tp=100*np.max(counts)/y[y==valCountAtorgLbl].shape[0]
        accuracy0Fp = 100 * np.min(counts) / y[y ==valCountAtorgLbl].shape[0]

print([accuracy0Tp,accuracy0Fp])
plt.show()

Answer 1

聚类可以并且不能重现原始的 labels，只能重现原始的 partitions.

您似乎假设簇 1 对应于标签 1（在 faftz 中，一个可以标记为 'iris setosa'，显然没有监督算法会想出这个簇名称...）。它通常不会 - 可能没有相同数量的簇并且类也可能存在，并且可能存在未标记的噪声 piintsl 您可以使用匈牙利算法来计算最佳映射（或只是贪婪匹配）生成更直观的颜色映射。

如何计算 AgglomerativeClustering 的准确性

how to compute accuracy of AgglomerativeClustering

cluster-analysis

hierarchical-clustering

hierarchical