我想在我的脚本中使用轮廓分数来自动计算sklearn库中k-means聚类的簇数。

有人能帮我解决这些问号吗？我不明白应该用什么来替换这些问号。我是从一个例子中拿到的代码。注释部分是之前的版本，其中我使用固定簇数4进行k-means聚类。这样代码是正确的，但在我的项目中，我需要自动选择簇数。

回答：

我假设您将使用轮廓分数来获取最佳簇数。

首先声明一个单独的KMeans对象，然后在您的df数据上调用它的fit_predict函数，像这样

for n_clusters in range_n_clusters:    clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters)    preds = clusterer.fit_predict(df)    centers = clusterer.cluster_centers_    score = silhouette_score(df, preds)    print("当簇数为{}时，轮廓分数为{})".format(n_clusters, score))

请查看这个官方示例以获得更多清晰的说明。