本资源提供了一套使用MATLAB编写的KMeans聚类算法及ClustEval工具，帮助用户便捷地执行数据聚类与效果评价。
在MATLAB中使用kmeans函数进行聚类评估是很简单的。以下是关于如何执行这一操作的说明：
```matlab
% 生成随机数据点
X = rand(100,2);
% 使用层次聚类方法计算链接矩阵Z，其中采用的是平均距离和欧几里得度量标准。
Z = linkage(X,average,euclidean);
% 将层次聚类的结果转换为指定数量的簇（假设最大分群数为4）
a = cluster(Z,Maxclust,4);
% 使用kmeans函数进行聚类，设定要生成的簇的数量
b = kmeans(X, 4);
% 聚类评估函数使用调整后的兰德指数(ari)来比较两个不同的聚类结果。
clustereval(a,b,ari);
```
在MATLAB中可以使用的指标包括：
- 兰德指数（Rand）
- Mirkin指数
- 休伯特指数
- 调整后的兰德指数（调整后的兰德系数由Hubert和Arabie提出，用于比较两个分区，《分类杂志》，1985年。）
- Fowlkes-Mallows索引(Fowlkes 和 Mallows, JASA, 1983)
- 卡方检验(Chernoff and Lehmann)
这些指标可以帮助评估不同聚类方法的效果和质量。
5星
