blocks|key|1243280|text|不是在Matlab语言中，而是ELKI+(Java)提供了十几个集群质量指标来进行评估。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1243281|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://elki.dbs.ifi.lmu.de/^0|F|4|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Not in Matlab, but <a href="http://elki.dbs.ifi.lmu.de/" rel="nofollow">ELKI</a> (Java) provides a dozen or so cluster quality measures for evaluation.

blocks|key|1243305|text|Matlab提供了轮廓索引，并提供了Matlab工具箱CVAP:+Cluster+Validity+Analysis+Platform。包括以下效度指标：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1243306|两个群集之间的|1243307|Davies-Bouldin|unordered-list-item|1243308|Calinski-Harabasz|1243309|Dunn+index|1243310|R-squared+index|1243311|Hubert-Levin+(C-index)|1243312|Krzanowski-Lai+index|1243313|Hartigan+index|1243314|Root-mean-square标准差(RMSSTD)+index|1243315|Semi-partial+R平方(SPR)+index|1243316|Distance+(CD)+index|1243317|weighted帧间index|1243318|Homogeneity+index|1243319|Separation索引|1243320|1243321|请注意，您的平台可能需要预编译的LIBRA+binaries。|1243322|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14620|1|http://wis.kuleuven.be/stat/robust/LIBRA^0|R|14|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|G|E|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1J|8|@]|9|@$A|1K|B|1L|1|1M]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1O|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1P|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|1Q|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|1R|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|H|7|1S|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|1T|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|S|3|T|5|H|7|1U|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|U|3|V|5|H|7|1V|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|W|3|X|5|H|7|1W|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Y|3|Z|5|H|7|1X|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|10|3|11|5|H|7|1Y|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|12|3|13|5|H|7|1Z|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|14|3|15|5|H|7|20|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|16|3|-4|5|6|7|21|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|17|3|18|5|6|7|22|8|@]|9|@$A|23|B|24|1|25]]|C|$]]|$1|19|3|-4|5|6|7|26|8|@]|9|@]|C|$]]]|1A|$1B|$5|1C|1D|1E|C|$1F|1G]]|1H|$5|1C|1D|1E|C|$1F|1I]]]]

Matlab provides Silhouette index and there is a toolbox <a href="http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14620" rel="noreferrer">CVAP: Cluster Validity Analysis Platform</a> for Matlab. Which includes following validity indexes:

<ul>
<li>Davies-Bouldin</li>
<li>Calinski-Harabasz</li>
<li>Dunn index</li>
<li>R-squared index</li>
<li>Hubert-Levin (C-index)</li>
<li>Krzanowski-Lai index</li>
<li>Hartigan index</li>
<li>Root-mean-square standard deviation (RMSSTD) index</li>
<li>Semi-partial R-squared (SPR) index</li>
<li>Distance between two clusters (CD) index</li>
<li>weighted inter-intra index</li>
<li>Homogeneity index</li>
<li>Separation index</li>
</ul>

Note that you might need precompiled <a href="http://wis.kuleuven.be/stat/robust/LIBRA" rel="noreferrer">LIBRA binaries</a> for your platform.

blocks|key|378560|text|您可以从统计工具箱中尝试Silhouette+plot。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|378561|有关示例，请参阅this+documentation。|378562|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/silhouette.html|1|http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/bq_679x-18.html^0|C|F|0|0|8|I|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]]]

You can try <a href="http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/silhouette.html" rel="nofollow">Silhouette plot</a> from the Statistical toolbox. 

For an example see <a href="http://www.mathworks.com/help/toolbox/stats/bq_679x-18.html" rel="nofollow">this documentation</a>.

blocks|key|2256734|text|请注意，Matlab中的轮廓对于单例集群有一些奇怪的行为。它为单例分配了1分，而对我来说，更合理的方法是为这些集群分配0分。在Matlab实现中，如果给出簇的数量作为对象的数量，则Silhouette会给出1的分数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2256735|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Be aware that the Silhouette in Matlab has some strange behavior for singleton clusters. It assigns a score of 1 for singletons, when, for me, a more reasonable approach would be to give 0 for these clusters. In the Matlab implementation, if you give number of clusters as number of objects, Silhouette will give you a score of 1.

Does Matlab provide any facility for evaluating clustering methods? (cluster compactness and cluster separation. ....) 
Or is there any toolbox for it?

Cluster quality measures

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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