sklearn: metrics
sklearn.metrics.calinski_harabaz_score()
使用Calinski-Harabasz(CH)指標評價聚類結果.
CH指標通過簇內的稠密程度和簇間的離散程度來評估聚類的效果, 公式為:
其中, m為樣本數量, k為類別數量,
也就是說, 類別內部資料的協方差越小越好, 類別之間的協方差越大越好, 這樣的Calinski-Harabasz分數會高.
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