一、面试高危问题：如何衡量聚类算法的效果？
我们知道：聚类模型的结果不是某种标签输出，聚类的结果也是不确定的，其优劣由业务需求或者算法需求来决定，并且没有永远的正确答案。那我们如何衡量聚类的效果呢？

记得我们说过， KMeans 的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，我们就可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。而Inertia 是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，我们是否可以使用 Inertia 来作为聚类的衡量指标呢？ Inertia 越小模型越好。 答案也是可以的，但是簇内误差平方和Inertia这个指标的缺点和极限太大。

二、关于簇内误差平方和Inertia的讨论

主要有以下几方面的情况：

（1）它不是有界的。我们只知道， Inertia 是越小越好，是 0 最好，但我们不知道，一个较小的Inertia 究竟有没有达到模型的极限，能否继续提高。
（2）它的计算太容易受到特征数目的影响，数据维度很大的时候， Inertia 的计算量会陷入维度诅咒之中，计算量会爆炸，不适合用来一次次评估模型。

（3）它会受到超参数 k 的影响，在我们之前的尝试中其实我们已经发现，随着 k 越大， Inertia 注定会越来越小，但这并不代表模型的效果越来越好了。

（4）Inertia 作为评估指标，会让聚类算法在一些细长簇，环形簇，或者不规则形状的流形时表现不佳：

那我们可以使用什么指标呢？ → 需要开启下节的学习