K-Means-为什么使用Silhouette分析时最优聚类数会发生变化？

使用Silhouette分析可以帮助我们确定最优的聚类数。当我们使用K-Means算法进行聚类时，需要确定最优的聚类数。但是，有时候当改变数据集或者重复运行聚类算法时，得到的最优聚类数会发生变化。这就是为什么我们需要使用Silhouette分析来确定最优聚类数。

Silhouette分析是用于确定聚类质量的一种技术。 它使用Silhouette系数度量了每个数据点的聚类质量，并根据该值来确定最优的聚类数。Silhouette系数的范围从-1到1，其中-1表示数据点与错误的簇相关，0表示数据点在簇边界上，1表示数据点在正确的簇中。

下面是通过Python代码使用Silhouette分析来确定最优的聚类数：

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

# 创建数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=10, n_features=2, 
                  random_state=42, cluster_std=1.0)

silhouette_scores = []
for n_clusters in range(2, 11):
    clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters)
    preds = clusterer.fit_predict(X)
    centers = clusterer.cluster_centers_

    score = silhouette_score(X, preds)
    silhouette_scores.append(score)

best_score = max(silhouette_scores)
best_n_clusters = silhouette_scores.index(best_score) + 2

print(f"Best number of clusters: {best_n_clusters}, Best silhouette score: {best_score}")

这段代码将创建一个有1000个数据点的数据集，其中包含10个聚类中心，然后使用K-Means算法对数据进行聚类。 循环使用range()函数