5.1 实验概要
通过K-Mean，谱聚类，DBSCAN三种算法解决基本的聚类问题，使用sklearn提供的聚类模块和鸢尾花数据集，对聚类效果进行横向比较。
5.2 实验输入描述
数据集：鸢尾花数据集，详情见[机器学习之回归]的Logistic回归实验
5.3 实验步骤
导入数据集：
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target为每一个算法创建预测器：
from sklearn import cluster
kMeans = cluster.KMeans(n_clusters = 3)
spectral = cluster.SpectralClustering(n_clusters = 3,eigen_solver = 'arpack')
dbscan = cluster.DBSCAN(eps = 1.0)其中，n_clusters表示聚类结果的个数，eigen_solver表示谱聚类算法所采用的特征值分解方法，这里选用"arpack"；eps表示在基于密度的聚类算法中，属于同一个类的任意两个数据点之间的最大距离。
预测并评价据类：
from sklearn.metrics import *
import time
clustering_names = ['KMeans', 'SpectralClustering','DBSCAN']
clustering_algorithms = [kMeans, spectral, dbscan]
for name,algorithm in zip(clustering_names,clustering_algorithms):
t0 = time.time()
algorithm.fit(X)
t1 = time.time()
ari = adjusted_rand_score(algorithm.labels_,y)
homo = homogeneity_score(algorithm.labels_,y)
compl = completeness_score(algorithm.labels_,y)
print '%-12s %-12.7f %-10f %-10f %-10f' %(name,t1-t0,ari,homo,compl)5.4 评价标准
（1）Adjusted Rand Index（ARI）
用来计算两组标签之间的相似性，本实验计算了算法聚类之后得到的标签algorithm.label_与数据集中真实类别标签y之间的相似性。取值范围为-1~1，值越大相似度越高。
（2）Homogeneity（同质性）
对于聚类结果中的每一个聚类，它只包含真实类别中的一个类的数据对象，取值范围为0-1，值越大同质性越高。
（3）Completeness（完整性）
对于真实类别中的一个类的全部数据对象，都被聚类到一个聚类中。取值范围为0-1，值越大完整性越高。
5.5 实验结果及分析
分析可知，DBSCAN聚类速度最快，同质性指标最高，达到了1.0，即，在DBSCAN算法中，聚类出来的每一个聚类都只包含真实类别中的一个类的数据对象，而完整性指标值最低，这是因为DBSCAN算法将低密度区域中的边缘数据对象当作噪声点抛弃，导致完整性不高。