轮廓 (聚类) 在机器学习与数据挖掘领域轮廓指的是一种反映数据聚类结果一致性的方法可以用于评估聚类后簇与簇之间的离散程度轮廓的取值范围为 如果某一样本的轮廓接近则说明样本聚类结果合理如果接近则说明其更应该分类到其他的簇如果轮廓近似为则说明该样本在两个簇的边界上所有样本轮廓的均值称为聚类结果的轮廓系数Silhouette Coefficiency是该聚类是否合理有效的度量