matlab聚类评价指标

MATLAB中常用的聚类评价指标有以下几种：

1. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：计算样本与其所属簇内其他样本的平均距离，以及样本与最近簇内其他样本的平均距离，通过计算这两个距离的差异来评估聚类的紧密度和分离度。

2. DB指数（Davies-Bouldin Index）：计算类间距离和类内距离的比例，较小的值表示聚类效果较好。

3. Dunn指数（Dunn Index）：计算类间最小距离和类内最大距离的比例，较大的值表示聚类效果较好。

4. Calinski-Harabasz指数：计算类间离散度和类内离散度之比，较大的值表示聚类效果较好。

5. 类内平均距离（Intra-cluster distance）：计算每个簇内样本之间的平均距离，较小的值表示聚类效果较好。

以上是常见的聚类评价指标，你可以根据具体的需求选择适合的指标来评估聚类结果。在MATLAB中，可以使用相关函数或者自定义计算方法来实现这些评价指标的计算。