如何解释Python聚类得分？

Question

我尝试使用聚集聚类对某些数据进行聚类，但我不知道哪个数量的聚类是完美的。这是我的结果：

该数据库由65个要识别的类组成。基尼值= 0.265。

1. 应为集群数选择什么？也许与班数相同？
2. 完整性和同质性与v度量的交点是什么意思？
3. 什么是调整后的共同信息得分中的最大值？

Answer 1

1. 请勿使用这些度量来选择k。因为它们与已知的解决方案相比。如果您有已知的解决方案，为什么还要选择一个近似值？

2. 可能只是一个巧合。但是您可能想研究这些方程，也许它们在这一点上确实是一致的。

3. 对于AMI，NMI，ARI等，最大值是与您现有的标记解决方案具有最大一致性的k。