Python是机器学习领域比较常用的编程语言，其拥有开源库丰富、应用广泛、上手简单等特点。本文将介绍如何使用Python获取最优轮廓系数。
一、什么是轮廓系数
轮廓系数是衡量聚类质量的一种指标，其数值越大代表聚类效果越好。其公式为：
s(i) = (b(i)-a(i))/max(a(i), b(i))
其中，a(i)为样本i到其类簇中其他样本的平均距离，b(i)为样本i到其最近的其他类簇的平均距离。
二、如何获取最优轮廓系数
1. 寻找最优聚类数量k
首先要寻找最优的聚类数量k，常用的方法是使用肘部原则或轮廓系数两种方法。其中轮廓系数法可以使用sklearn中的metrics模块进行计算，代码如下：
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
data = np.random.rand(100, 2)
scores = []
for k in range(2,11):
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=1).fit(data)
score = silhouette_score(data, kmeans_model.labels_, metric='euclidean')
scores.append(score)
print(scores)
2. 绘制轮廓系数图
绘制轮廓系数图可以更加直观地展示聚类效果，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(2,11), scores)
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Silhouette Coefficient')
plt.show()
三、本文的结论
使用Python获取聚类的最优轮廓系数可以通过计算轮廓系数和绘制轮廓系数图来实现。计算轮廓系数可以用sklearn中的metrics模块，绘制轮廓系数图则使用matplotlib库即可。
