在python中对上述文本聚类后的结果进行评价。

对于聚类结果的评价，通常可以使用内部评价指标和外部评价指标。

内部评价指标是基于聚类结果本身进行评价，它们通常考虑聚类的紧密度和分离度，比如轮廓系数、DB指数、Dunn指数等。

外部评价指标则是将聚类结果与已知的真实标签进行比较评价，比如兰德指数、互信息等。

具体到Python中，我们可以使用scikit-learn库中的cluster模块进行聚类，并使用相应的评价指标进行评价。以下是一些示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score

# 假设已经将文本聚类成10个类别
labels = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

# 计算轮廓系数、DB指数、CH指数
X = # 聚类后的文本向量
silhouette = silhouette_score(X, labels)
db = davies_bouldin_score(X, labels)
ch = calinski_harabasz_score(X, labels)

print("轮廓系数：", silhouette)
print("DB指数：", db)
print("CH指数：", ch)

如果有已知的真实标签，可以使用以下代码计算兰德指数和互信息：

from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, adjusted_mutual_info_score

# 假设有真实标签y_true
y_true = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

# 计算兰德指数和互信息
ari = adjusted_rand_score(y_true, labels)
ami = adjusted_mutual_info_score(y_true, labels)

print("兰德指数：", ari)
print("互信息：", ami)

需要注意的是，评价指标的选择应该根据具体任务和数据集的特点进行选择，不同的评价指标可能会给出不同的聚类效果评价结果，需要综合考虑。