来源：简书（FesonX）
简介
首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。
分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。
聚类的目的是找出数据间的相似之处。聚类对边界的要求不是很高，是开放性命题。聚类只使用无标签数据，通过聚类分析将数据聚合成几个，因此采用无监督学习算法。
现在的做法是先用无监督聚类对数据进行聚类，把聚类效果结合实际进行评估，然后小部分数据进行标注，送到分类器分类，这也就是半监督学习。
有监督分类学习算法在学术界已经有非常详尽的理论化的评价指标，例如正确率，召回率，精准率，ROC曲线，AUC曲线。但是关于无监督学习的聚类评价指标在教材上尚无统一表述。根据 Sk-learn 官方文档结合现有资料做一个总结。需要说明的是没有哪一种指标是万能的，正如没有哪一种聚类算法是万金油.
聚类效果的衡量指标分为两大类，一类是外部信息评价，一类是内部信息评价。
评价聚类效果的好坏，才能确定聚类能否被应用到实际中做进一步处理。度量聚类结果的好坏不是简单地统计错误的数量，比如极端情况下，聚类算法把要分类的每一个文档都划分为一个类，那么错误数量为零，能代表这个聚类算法是最优的吗？这里的统计错误数量实际上就是去分析外部信息，靠人去判断样本是不是划分类准确，但是数据量增大了，比如增大到 10w+ 篇文章还能靠人去逐个判断吗？
外部信息指标
除了上面的准确率外，笔者另外选出比较容易操作的几个指标。
假设数据已经标注完毕，作为参考簇C，算法聚类形成簇D，样本总数为 m。下面以D作为Different的缩写，S为Same的缩写。那么，
a = 在C中为相同簇在D中为相同簇的样本数量（SS）
b = 在C中为相同簇在D中为不同簇的样本数量（SD）
c = 在C中为不同簇在D中为相同簇的样本数量（DS）
d = 在C中为不同簇在D中为不同簇的样本数量（DD）
调整后的 Rand 指数（Adjusted Rand Index，ARI）
这个指标用于测量标注的样本（labels_true，C）与预测的样本（labels_pred，D）之间的相似度，忽略样本的排列顺序，标签的命名对结果无影响，同时由于该指标是对称的，交换参数不影响得分。
数学表示
Rand Index
Adjusted Rand Index
>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
>>> metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
0.24242424242424246
# Exchange Position
>>> labels_pred = [0, 1, 0, 1, 2, 2]
>>> metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
0.24242424242424246
# Alter Tag Name
>>> labels_pred = [1, 1, 0, 0, 3, 3]
>>> metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
0.24242424242424246
# Exchange Parameter Position
metrics.adjusted_rand_score(labels_pred, labels_true)
0.24242424242424246
优点：
- 范围有界，[-1, 1]，值越大聚类效果越好。
- 随机标签获得接近 0 的值。
- 对簇的结果不需要做任何假设。
缺点：
- 实际操作中大数据量基本不可用，需要人工标注。
Fowlkes-Mallows 指数（Fowlkes-Mallows index，FMI）
这个指标被定义为成对的准确率（pairwise precision ）与召回率（recall）的几何平均值
数学表示
FMI
如果用前面假设的字母表示，则表示为
FMI
再说明一次，a就是SS，b就是SD，c就是DS，d就是DD。FMI 与 ARI 一样忽略样本的排列顺序，标签的命名对结果无影响。
>>> from sklearn import metrics
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
>>> metrics.fowlkes_mallows_score(labels_true, labels_pred)
0.47140...
>>> labels_pred = [1, 1, 0, 0, 3, 3]
>>> metrics.fowlkes_mallows_score(labels_true, labels_pred)
0.47140...
优点与缺点和 ARI 基本一致，不过 FMI 的范围是 0 到 1。
Jaccard 指数
这个指标用于量化两个数据集之间的相似性，1表示两个数据集是相同的，0则表示二者没有共同的元素。
数学表示
Jaccard
按前面的假设，也可以是
image.png
>>> labels_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
>>> labels_pred = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
>>> metrics.jaccard_similarity_score(labels_pred, labels_true)
0.5
内部信息指标
上面外部信息评价指标的缺点均为人工标注在大规模数据下不可行，因此，我们需要借助其他的数字指标，来分析聚类的内部信息。聚类是为了让同一个簇内样本尽可能的近，不同簇的样本尽可能远（类内高聚合、类间低耦合）。理想情况下，我们希望每个簇只包含一个类的成员（也就是所谓的同质性（homogeneity）），给定类的所有成员都分配给同一个簇（也就是所谓的完整性（completeness））。
从上面的表述中，在没有已标注数据的情况下，需要寻找能表达聚类紧凑度和分离度的内部信息指标。
轮廓系数（Silhouette Coefficient ）
轮廓系数由两个得分组成，一是样本与同一个簇中其他点之间的平均距离（记为a）。二是样本与下一个距离最近的簇中其他点的平均距离（记为b），根据公式计算出单个样本的轮廓系数，然后计算整组的轮廓系数平均值。
数学表示
单个样本轮廓系数
优点
簇紧凑且分离度高时分数更高。
缺点
凸簇比其他类型的簇分数更高。比如基于密度的 DBSCAN 算法在这种情况下表现更好。
这里的凸簇如果降维到一定程度，会接近于凸集。根据定义，对于集合内的每一对点，连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。凸集的边界总是凸曲线。
Calinski-Harabaz 指数
此指标又被称为方差比标准（Variance Ratio Criterion），定义为簇内色散平均值（dispersion，量化一组事件是聚类还是分散的度量）与簇间色散的比值。
数学表示
CHI
其中，k表示聚类的数目，N为数据的点数，Tr（Bk）为簇内色散矩阵的迹，Tr（Wk）为簇间色散矩阵的迹。Cq为簇q的点集，cq为簇q的中心店，nq为簇q的点数。
Wk
Bk
优点
簇紧凑且分离度高时分数更高。
缺点
凸簇比其他类型的簇分数更高。比如基于密度的 DBSCAN 算法在这种情况下表现更好。
除了上述指标外，在分析聚类算法效果优劣时，还要讨论算法处理噪声的能力，对数据维度是否敏感，对数据密度是否有要求等。