如何在C++中自定义聚类算法评价指标

在C++中，你可以通过以下步骤自定义聚类算法评价指标：

1. 引入必要的头文件：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <numeric>

2. 定义一个函数来计算聚类结果的质量。这里我们使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）作为示例：

double silhouette_coefficient(const std::vector<std::vector<double>>& data, const std::vector<int>& labels) {
    int n = data.size();
    if (n == 0) return 0;

    double a = 0; // 平均距离
    double b = 0; // 最小平均距离

    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
            if (labels[i] == labels[j]) {
                double distance = euclidean_distance(data[i], data[j]);
                a += distance;
            } else {
                double distance = euclidean_distance(data[i], data[j]);
                b = std::min(b, distance);
            }
        }
    }

    return (n - b) / n - (a - b) / (2 * n);
}

3. 定义一个函数来计算欧几里得距离：

double euclidean_distance(const std::vector<double>& a, const std::vector<double>& b) {
    double sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < a.size(); ++i) {
        sum += std::pow(a[i] - b[i], 2);
    }
    return std::sqrt(sum);
}

4. 使用你的自定义评价指标函数评估聚类结果。例如，假设你有一个名为clustered_data的向量，其中包含聚类后的数据点，以及一个名为cluster_labels的向量，其中包含每个数据点的聚类标签：

std::vector<std::vector<double>> clustered_data = {{1, 2}, {1, 4}, {1, 0}, {10, 2}, {10, 4}, {10, 0}};
std::vector<int> cluster_labels = {0, 0, 0, 1, 1, 1};

double score = silhouette_coefficient(clustered_data, cluster_labels);
std::cout << "Silhouette Coefficient: " << score << std::endl;

这个例子中，我们使用了轮廓系数作为聚类评价指标。你可以根据需要修改silhouette_coefficient函数来实现其他评价指标。