三、聚类算模型的评估指标

思路：由于KMeans目标是簇内差异小，簇外差异大，因此可以通过衡量簇内差异来衡量聚类效果

1、标签y已知（最好用分类）

互信息分、V-measure、调整兰德系数，三者都是越高越好，前两个取值[0,1]，最后一个取值[-1,1]

2、标签y未知：

1）轮廓系数

1）评价簇内稠密程度、簇间离散程度。样本与所在簇内其他样本相似度为a，其他簇内样本相似度为b，用平均距离计算。a越小，b越大，越好。

2）轮廓系数是对每一个样本进行计算，公式为s=(b-a)/max(a,b)，范围：（-1,1）

轮廓系数处于(0,1)：聚类好，越接近1越好

处于（-1,0）：聚类不好

3）使用sklearn.metrics中的silhouette_score计算，返回所有轮廓系数的均值，silhouette_samples返回每个样本的轮廓系数

from sklearn.metrics import silhouette_score
silhouette_score(x,y_pred)

2）卡林斯基-哈拉巴斯指数CHI

from sklearn.metrics import calinski_harabasz_score

越高越好，比轮廓系数快，数据量大时使用

3）戴维斯-布尔丁指数

4）权变矩阵