您可以为您的目标计算“轮廓系数”。它的值意味着：

1：表示集群彼此之间相距甚远且区分清晰。

0：表示集群无关紧要，或者我们可以说集群之间的距离不显着。

-1：表示集群以错误的方式分配。

通过“计算一个外部标准来评估聚类与黄金标准类的匹配程度”，也可以实现其他度量，例如纯度和互信息。

我将为此建议一个更流行的指标。Davies Bouldin 分数 ( https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.davies_bouldin_score.html#sklearn.metrics.davies_bouldin_score )。

您还可以查看 scikit 文档 ( https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics ) 中的聚类指标。