python做聚类的准确率，召回率

聚类算法并不像分类算法那样有固定的标签，因此聚类算法的准确率和召回率的定义和计算方式也不同于分类算法。

一般来说，聚类算法的评估指标包括SSE（误差平方和）、轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等。其中，SSE是最基本的评估指标，用于计算聚类结果中所有点到其所属簇质心的距离平方和。轮廓系数则是用于衡量聚类结果中每个点的聚类紧密程度和聚类分离度的指标，取值范围在[-1,1]之间，越接近1表示聚类效果越好。Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数则是用于比较不同聚类算法在同一数据集上的性能，通常越小表示聚类效果越好。

需要注意的是，聚类算法的评估指标通常只能作为参考，不能像分类算法那样精确地计算准确率和召回率。因为聚类算法的本质是对数据进行无监督的划分，不同的评估指标也有不同的局限性和适用范围。因此，在进行聚类任务时，应该根据具体的数据和任务需求，选择适合的聚类算法和评估指标，并进行合理的评估。