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聚类算法的评估指标包括精确率(Precision)、F-均值(F-measure)、F1值和准确率(ACC)。

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简介：
聚类算法的评估指标至关重要，用于衡量其性能和质量。这些指标能够清晰地反映聚类结果的优劣，为算法的选择和参数调整提供依据。常见的评价指标包括轮廓系数、灰度相关系数、Davies-Bouldin指数等。轮廓系数衡量聚类内部的紧凑性和外部的区分性，数值越大表示聚类效果越好。灰度相关系数则考察了簇内样本之间的相似程度，数值接近于1表明簇内样本高度相似。而Davies-Bouldin指数则评估了簇间样本之间的差异性，数值越小代表聚类效果越佳。选择合适的评估指标需要根据具体应用场景和数据特点进行综合考虑，以确保能够准确地评估聚类算法的性能。

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  • 聚类算法评估指标Precision、F-measure、F1和ACC
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