con = confusion_matrix(y_test,y_pred) import matplotlib.pyplot as plt cmap = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') plt.imshow(con,cmap = cmap) plt.show()
均一性
一个簇中只包含一个类别的样本，则满足均一性；其实也可以认为就是正确率(每个聚簇中正确分类的样本数占该聚簇总样本数的比例和):
完整性
同类别样本被归类到相同簇中，则满足完整性；每个聚簇中正确分类的样本数占该类型的总样本数比例的和:
V-measure
均一性和完整性的加权平均:
调整兰德系数(ARI)
Rand index(兰德指数)(RI)，RI取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合:
其中C表示实际类别信息，K表示聚类结果，a表示在C与K中都是同类别的元素对数 ，b表示在C与K中都是不同类别的元素对数，c_2^n 表示数据集中可以组成的对数
调整兰德系数(ARI，Adjusted Rnd Index)，ARI取值范围[-1,1]，值越大，表示聚类 结果和真实情况越吻合。从广义的角度来将，ARI是衡量两个数据分布的吻合程度的。
调整互信息(AMI)
调整互信息(AMI，Adjusted Mutual Information)，类似ARI，内部使用信息熵:
轮廓系数(Silhouette)
簇内不相似度：计算样本i到同簇其它样本的平均距离为ai;ai越小，表示样本i越应该被聚类到该簇，簇C中的所有样本的ai的均值被称为簇C的簇不相似度。
簇间不相似度：计算样本i到其它簇Cj的所有样本的平均距离bij，bi=min{bi1,bi2,...,bik}；bi越大，表示样本i越不属于其它簇。
轮廓系数：si值越接近1表示样本i聚类越合理，越接近-1，表示样本i应该分类到另外的簇中，近似为0，表示样本i应该在边界上；所有样本的si的均值被成为聚类结果的轮廓系数。
