聚类完后怎样对聚类结果进行标记
多维数据确实无法画图来描述它的分布。不过可以任意选取两维或三维来进行画图，来粗略看看聚类的效果，实际意义并不是很大。关于聚类，也不存在准确率这一说法。原因是聚类是非监督的学习方法，并没有唯一的标准答案，所以也就不存在聚类结果的正确与否了。但是聚类结果的评价方法还是有的，例如如何评价聚类结果的好坏？
■网友
我写毕业论文也正好遇到这个问题，试着回答下。
比如500*31维的数据样本，现在用K-Means算法聚类完成后有10类：A,B,C,D……等
假设原先这500个数据都有序数标记，就是从0→499，如下
标记 数据
【聚类完后怎样对聚类结果进行标记】 0 第一项数据
1 第二项数据
…………
499 第500项数据
那么你现在想问清楚我聚类好后，其中A类中的数据标记都是哪些？
可以采用一个简单直接的方法，直接对A中的数据一个for循环，去原先的总数据集中找到对应的一行，然后得到这行数据的标记（非序数标记也是同理），这个pandas中应该有直接调用的方法，返回这个标记可能存在多个，因为相同的数据可能存在多个，那么就会对应多个不同的标记，但是这多个相同的数据在确定的聚类规则下肯定是被聚类到同一个类中了，所以无论选择哪个标记都可以。
这样的话，对于A中的某个数据就能找到原先总数据中对应的标记了，依此方法，对于A中每一个数据都能找到对应的标记，继续把这些标记当作A类数据的标记就行了，准确率计算也就顺理成章了。
■网友
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