由于聚类的自动索引与真实标签不匹配，如何评估K-Means聚类？
由于聚类的自动索引可能是原始标签的排列，我们如何测量K-Means聚类算法的准确性（例如，生成混淆矩阵）？
我也不完全知道你的意思。您最初的标签也许就是地面真理标签。k均值提供的聚类结果通常是整数，其范围与k均值算法希望给您的k个聚类的数量一样多。
我通常使用pandas.crosstab函数将带有交叉表的kmeans标签的groundtruth标签的本地化可视化。
为了获得更好的可视化效果，您可能需要使用以下内容：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(30,10))
# plot the heatmap for correlation matrix
ax = sns.heatmap(crosstab_groundtruth_kmeans.T,
square=True, annot=True, fmt='.2f')
ax.set_yticklabels(
ax.get_yticklabels(),
rotation=0);
out: 
祝你好运！
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