在应用聚类算法时，挑战之一就是很难评估一个算法的效果好坏，也很难比较不同算法的结果。
有一些指标可用于评估聚类算法相对于真实聚类的结果，其中最重要的是调整rand指数（ARI）和归一化互信息（NMI），二者都给出了定量的度量，最佳值是1,0表示不相关的聚类。
下面，用ARI比较k均值、凝聚聚类、DBSCAN算法：
import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn
import numpy as np
from sklearn.metrics.cluster import adjusted_rand_score
from sklearn.datasets import make_moons,make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import NMF,PCA
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.cluster import DBSCANplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = FalseX,y=make_moons(n_samples=200,noise=0.05,random_state=0)#将数据缩放成平均值为0、方差为1
scaler=StandardScaler()
scaler.fit(X)
X_scaler=scaler.transform(X)fig,axes=plt.subplots(1,4,figsize=(15,3),subplot_kw={'xticks':(),'yticks':()})#列出要用的算法
algorithms=[KMeans(n_clusters=2),AgglomerativeClustering(n_clusters=2),DBSCAN()]#创建一个随机的簇分配，作为参考
random_state=np.random.RandomState(seed=0)
random_clusters=random_state.randint(low=0,high=2,size=len(X))axes[0].scatter(X_scaler[:,0],X_scaler[:,1],c=random_clusters,cmap=mglearn.cm3,s=60)
axes[0].set_title('随机分配-ARI：{:.2f}'.format(adjusted_rand_score(y,random_clusters)))for ax,algorithm in zip(axes[1:],algorithms):clusters=algorithm.fit_predict(X_scaler)ax.scatter(X_scaler[:,0],X_scaler[:,1],c=clusters,cmap=mglearn.cm3,s=60)ax.set_title('{}-ARI：{:.2f}'.format(algorithm.__class__.__name__,adjusted_rand_score(y,clusters)))plt.show()
可以看到，调整rand指数给出了符合直觉的结果，随机簇分配的分数为0，而DBSCAN的分数为1，完美的找到了期望中的聚类。
用这种方式评估时，一个常见的错误是使用了accuracy_score而不是adjusted_rand_score、normalized_info_score或其他聚类指标。使用精度的问题在于，它要求分配的簇标签与真实值完全匹配。但簇标签本身毫无意义——唯一重要的是哪些点位于同一个簇中。
from sklearn.metrics.cluster import adjusted_rand_score
from sklearn.metrics import accuracy_scorecluters1=[0,0,1,1,0]
cluters2=[1,1,0,0,1]print('Accuracy:{:.2f}'.format(accuracy_score(cluters1,cluters2)))
print('ARI:{:.2f}'.format(adjusted_rand_score(cluters1,cluters2)))
)
