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我正在尝试用Python计算Davies-Bouldin 指数。

以下是下面的代码尝试重现的步骤。

5 个步骤：

1. 对于每个簇，计算每个点到质心之间的欧氏距离
2. 对于每个簇，计算这些距离的平均值
3. 对于每对簇，计算它们质心之间的欧氏距离

然后，

4. 对于每对簇，求其到各自质心的平均距离之和（在步骤 2 中计算），并将其除以它们之间的距离（在步骤 3 中计算）。

最后，

5. 计算所有这些划分（=所有索引）的平均值以获得整个聚类的 Davies-Bouldin 索引

代码

def daviesbouldin(X, labels, centroids):

    import numpy as np
    from scipy.spatial.distance import pdist, euclidean
    
    nbre_of_clusters = len(centroids) #Get the number of clusters
    distances = [[] for e in range(nbre_of_clusters)] #Store intra-cluster distances by cluster
    distances_means = [] #Store the mean of these distances
    DB_indexes = [] #Store Davies_Boulin index of each pair of cluster
    second_cluster_idx = [] #Store index of …