[[クラスタリング]]の評価指標は難しい。 --- [クラスタリング結果の評価の尺度基準 - froglog](https://soonraah.hatenablog.com/entry/2014/05/06/192258) - クラスタ内距離二乗和（[[クラスタ内平方和]]） - クラスタ内の凝集性 - Pseudo F (Calinski Harabasz基準) - 凝集性に加えて、複数のクラスタ間の離散性も考慮 - クラスタ同士は疎、かつクラスタ内は密になっている場合を良しとする - CCC （Cubic Clustering Criterion） - Dunn’s Index - DB's Index - Pseudo T-square --- [Three Performance Evaluation Metrics of Clustering When Ground Truth Labels Are Not Available | by Yufeng | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/three-performance-evaluation-metrics-of-clustering-when-ground-truth-labels-are-not-available-ee08cb3ff4fb) --- [[クラスタリングをPrecision-Recallで評価する方法]]