sklearn聚类评估指标

在sklearn中，有很多用于评估聚类算法性能的指标。一些常用的聚类评估指标包括：
- 轮廓系数（silhouette_score）：它衡量了一个样本与其同类别样本和其他类别样本的相似度。具体来说，它计算了每个样本的轮廓系数，然后对所有样本的轮廓系数取平均值，得到聚类的整体轮廓系数。较高的轮廓系数表示聚类结果较好。
- 调整互信息（adjusted_mutual_info_score）：它度量了聚类结果与真实类别之间的相似度。较高的调整互信息值表示聚类结果与真实类别更相似。
- 调整兰德指数（adjusted_rand_score）：它也度量了聚类结果与真实类别之间的相似度，但是与调整互信息不同的是，它是基于成对的样本之间的相似度进行计算的。
- Calinski-Harabasz指数（calinski_harabasz_score）：它是通过计算类别之间的方差与类别内部的方差的比值来评估聚类的紧密性。较高的Calinski-Harabasz指数表示聚类结果更紧密。
- Davies-Bouldin指数（davies_bouldin_score）：它度量了不同类别之间的相似度与类别内部的相似度的平均比值。较低的Davies-Bouldin指数表示聚类结果更好。

除了上述指标，sklearn还提供了其他一些聚类评估指标，如完整度（completeness_score）、Fowlkes-Mallows指数（fowlkes_mallows_score）、同质性（homogeneity_score）等。这些指标可以根据具体的需求选择使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于sklearn的聚类算法的聚类效果指标](https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/94436488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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