聚类效果有一个评价指标，ARI（Adjusted Rand Index）。这个指标不考虑你使用的聚类方法，把你的方法当做一个黑箱，只注重结果。可以说，是一个十分“功利”的指标。
1.Rand index
在讲ARI之前呢，先讲述一下RI，也就是rand index，从两者的名字也可以看出来，这是ARI的祖宗版。
这里，我们解释一下a,b,c,d分别代表什么。a呢就是说应该在一类，你最后聚类到一类的数量，b呢就是不应该在一类 ，你最后聚类结果也没把他们聚类在一起的数量。c和d那么就是应该在一起而被分开的和不应该在一起而*住在一起的。毕竟强扭的瓜不甜，c和d固然是错误的。所以从R的表达式中可以看出，我们只认为a和b是对的，这样能够保证R在0到1之间，而且，聚类越准确，指标越接近于1.
这里有一个关键性的问题，就是什么叫数量？你怎么去计算？准确的说，是配对的数量。比如说a是应该在一起而真的幸福的在一起了的数量，这显然就应该像人类一样按照小夫妻数量计算，但是我们的样本可不管一夫一妻制，任意选两个就是一个配对，所以，就是n(n-1)/2这样来计算，也就是组合数，n个当中选两个的选法。同时我们看到，分母其实是所有配对的总和，所以，我们最后可以写成这样：
2.ARI
有了先前RI的感性理解之后，我们再来讲一下ARI。
RI有一个缺点，就是惩罚力度不够，换句话说，大家普遍得分比较高，没什么区分度，遍地80分。这样的话，往往是考试的制度不合适，于是就诞生出了ARI，这个指标相对于RI就很有区分度了。
具体的公式就是下面这样的。
我们来分析一下，
nij代表的是聚类之后再i类，应该在j类的样本数量，很显然，这一求和，就是RI中的a,应该在一起而真的在一起的数量。
是如果你的聚类是完全对的，那么就应该是这个数目，所以在表达式里面叫做max index。
后面这一个部分
就比较难理解了，他是a的期望，也就是
这一个部分最难理解。
假设配对矩阵是这样的，显然，我们共有n(n-1)/2个配对方法。我们在行方向计算出可能取到的配对书，在列方向计算可能取到的配对数，相乘以后，除以总的配对数。这就是a的期望了。
这里呢，这个期望就像是一个benchmark，用来衡量距离用的。