我已閱讀scikit學習文檔，並使用Google搜索無濟於事。我有2000個數據集，如圖所示聚集在一起。如圖所示，一些羣集是錯誤的，這裏是紅色的羣集。我需要一個指標來驗證所有2000個集羣集。在scikit學習中幾乎所有的度量標準都需要地面真實類標籤，我認爲這些標籤對於這個問題並不具備。我有30天的小時交通流量，我用k-means對它們進行聚類。線是聚類中心。我該怎麼辦？我甚至在正確的軌道上？！橫軸是小時，0到23，縱軸是交通流量，所以數據點表示30天內那個小時內的交通流量，k = 3。K均值指標
SciKit學習沒有方法，除非是來自剪影係數，內部評估，據我所知，我們可以實現DB指數（戴維斯 - 爾丁）和鄧恩指數這樣的問題。這裏的物品提供良好的指標k均值：
http://www.iaeng.org/publication/IMECS2012/IMECS2012_pp471-476.pdf
難道你看凝聚的聚集，然後將第（改變公制）： http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#varying-the-metric
對我來說似乎非常相似，你正在嘗試做的。
這將需要改變聚類系統...我相信必須有一個簡單的方法來解決這個問題 – plumSemPy
無論是輪廓係數和Calinski-Harabaz指數在實施時下scikit學習，將幫助您評估您的聚類結果時，沒有接地-真相。
更多細節在這裏： http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html
聚類的驗證是不是適定性問題，如果你沒有地面實況做。 – eickenberg
那麼處理這種情況的正確方法是什麼？ – plumSemPy
「錯」是什麼意思？另外，我不太瞭解情節。這些點意味着什麼？什麼是單一數據點？ –