如何評價聚類結果的好壞

1、聚類沒有統一的評價指標，因為不同聚類算法的目標函數相差很大，有些是基於距離，有些是假設先驗分佈，有些是帶有圖聚類和譜分析性質，還有些是基於密度的拿譜聚類距離。

2、應該嵌入到問題中進行評價，很多實際問題中，聚類僅僅是其中的一步，可以對比不聚。

聚類：將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中的對象相異。“物以類聚，人以羣分”，在自然科學和社會科學中，存在着大量的分類問題。聚類分析又稱羣分析，它是研究分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於分類學，但是聚類不等於分類。聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等。