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我想计算结果的 Silhouette 分数并比较它们以选择最佳阈值，我不想自己实现它，而是使用 scikit-learn 的 sklearn.metrics.silhouette_score .如何重新排列聚类结果作为 sklearn.metrics.silhouette_score 的输入？
最佳答案
你不必。
fcluster 的结果可以直接输入到 silhouette_score。
distmatrix1 = scipy.spatial.distance.squareform(distmatrix + distmatrix.T)
ddgm = scipy.cluster.hierarchy.linkage(distmatrix1, method="average")
nodes = scipy.cluster.hierarchy.fcluster(ddgm, 4, criterion="maxclust")
metrics.silhouette_score(distmatrix + distmatrix.T , nodes, metric='euclidean')
关于python - 如何使用 scikit-learn silhouette score 计算 scipy 的 fcluster 的 Silhouette Score？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27875056/
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