1.调用兰德指数、互信息、同质性、完整性和 V-measure等评估方法评估聚类性能，并尝试用于真实数据集，并提供完整的python代码。

好的，下面是一个使用sklearn库中的metrics模块计算聚类性能指标的示例代码，并使用iris数据集进行测试：

from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y_true = iris.target

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
y_pred = kmeans.labels_

# 计算聚类性能指标
rand_score = metrics.adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
mutual_info = metrics.adjusted_mutual_info_score(y_true, y_pred)
homogeneity = metrics.homogeneity_score(y_true, y_pred)
completeness = metrics.completeness_score(y_true, y_pred)
v_measure = metrics.v_measure_score(y_true, y_pred)

# 打印结果
print("Adjusted Rand Index:", rand_score)
print("Adjusted Mutual Information:", mutual_info)
print("Homogeneity:", homogeneity)
print("Completeness:", completeness)
print("V-measure:", v_measure)

这段代码首先加载了iris数据集，然后使用KMeans算法对数据进行聚类，得到预测标签y_pred。接下来，使用metrics模块中的函数分别计算了兰德指数、互信息、同质性、完整性和V-measure等聚类性能指标，并将结果打印出来。

注意，这里的聚类性能指标需要提供真实标签和预测标签作为参数，因此在实际应用中需要有一组已知的真实标签。