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如果样本接近随机分布，那么和的取值应该比较接近，即H的值接近于0.5；如果聚类趋势明显，则随机生成的样本点距离应该远大于实际样本点的距离，即，H的值接近于1。
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（2）判定数据簇数。
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确定聚类趋势之后，我们需要找到与真实数据分布最为吻合的簇数，据此判定聚类结果的质量。数据簇数的判定方法有很多，例如手肘法和Gap Statistic方法。需要说明的是，用于评估的最佳数据簇数可能与程序输出的簇数是不同的。例如，有些聚类算法可以自动地确定数据的簇数，但可能与我们通过其他方法确定的最优数据簇数有所差别。
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（3）测定聚类质量。
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给定预设的簇数，不同的聚类算法将输出不同的结果，如何判定哪个聚类结果的质量更高呢？在无监督的情况下，我们可以通过考察簇的分离情况和簇的紧凑情况来评估聚类的效果。定义评估指标可以展现面试者实际解决和分析问题的能力。事实上测量指标可以有很多种，以下列出了几种常用的度量指标，更多的指标可以阅读相关文献[8]。
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轮廓系数：给定一个点p，该点的轮廓系数定义为 ，
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（5.16）
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其中a(p)是点p与同一簇中的其他点p’之间的平均距离；b(p)是点p与另一个不同簇中的点之间的最小平均距离（如果有n个其他簇，则只计算和点p最接近的一簇中的点与该点的平均距离）。a(p)反映的是p所属簇中数据的紧凑程度，b(p)反映的是该簇与其他临近簇的分离程度。显然，b(p)越大，a(p)越小，对应的聚类质量越好，因此我们将所有点对应的轮廓系数s(p)求平均值来度量聚类结果的质量。
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均方根标准偏差（Root-mean-square standard deviation，RMSSTD）：用来衡量聚结果的同质性，即紧凑程度，定义为 ，
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（5.17）
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其中Ci代表第i个簇，ci是该簇的中心，x∈Ci代表属于第i个簇的一个样本点，ni为第i个簇的样本数量，P为样本点对应的向量维数。可以看出，分母对点的维度P做了惩罚，维度越高，则整体的平方距离度量值越大。，其中n为样本点的总数，NC为聚类簇的个数，通常NC<
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R方（R-Square）：可以用来衡量聚类的差异度，定义为 ，
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（5.18）
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其中D代表整个数据集，c代表数据集D的中心点，从而代表将数据集D看作单一簇时的平方误差和。与上一指标RMSSTD中的定义相同，代表将数据集聚类之后的平方误差和，所以RS代表了聚类之后的结果与聚类之前相比，对应的平方误差和指标的改进幅度。
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改进的HubertΓ统计：通过数据对的不一致性来评估聚类的差异，定义为 ，
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（5.19）
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