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使用sklearn的KMeans聚类时,如何评估模型的聚类效果?
A. 通过模型的score方法
B. 通过计算SSE(平方误差和)
C. 通过计算轮廓系数(Silhouette Coefficient)
D. 通过计算平均聚类簇的大小
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评估KMeans聚类效果常使用轮廓系数(Silhouette Coefficient),它衡量样本在其聚类内的相似度与其他聚类的差异度。轮廓系数的值越接近1,聚类效果越好;值接近0说明样本位于两个聚类的边界上,值接近-1则说明聚类效果较差。