轮廓系数：
轮廓系数（Silhouette Coefficient）结合了聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Separation），用于评估聚类的效果。该值处于-1~1之间，值越大，表示聚类效果越好。具体计算方法如下：
对于每个样本点i，计算点i与其同一个簇内的所有其他元素距离的平均值，记作a(i)，用于量化簇内的凝聚度。
选取i外的一个簇b，计算i与b中所有点的平均距离，遍历所有其他簇，找到最近的这个平均距离,记作b(i)，即为i的邻居类，用于量化簇之间分离度。
对于样本点i，轮廓系数s(i) = (b(i) – a(i))/max{a(i),b(i)}
计算所有i的轮廓系数，求出平均值即为当前聚类的整体轮廓系数，度量数据聚类的紧密程度
从上面的公式，不难发现若s(i)小于0，说明i与其簇内元素的平均距离小于最近的其他簇，表示聚类效果不好。如果a(i)趋于0，或者b(i)足够大，即a(i)<
K值确定：
在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
