轮廓 (聚类)
在機器學習與數據挖掘領域，輪廓指的是一種反映數據聚類結果一致性的方法，可以用於評估聚類後簇與簇之間的離散程度。輪廓的取值範圍為 [-1, +1]，如果某一樣本的輪廓接近 1，則說明樣本聚類結果合理；如果接近 - 1，則說明其更應該分類到其他的簇；如果輪廓近似為 0，則說明該樣本在兩個簇的邊界上。所有樣本輪廓的均值稱為聚類結果的輪廓係數（Silhouette Coefficiency），是該聚類是否合理、有效的度量。