评价聚类效果的高低通常使用聚类的有效性指标，所以目前的检验聚类的有效性指标主要是通过簇间距离和簇内距离来衡量。这类指标常用的有CH（Calinski-Harabasz）指标等。
一个好的聚类方法可以产生高品质簇，是的簇内相似度高，簇间相似度低。一般来说，评估聚类质量有两个标准，内部质量评价指标和外部评价指标。
内部评价指标是利用数据集的属性特征来评价聚类算法的优劣。通过计算总体的相似度，簇间平均相似度或簇内平均相似度来评价聚类质量。
外部质量评价指标是基于已知分类标签数据集进行评价的，这样可以将原有标签数据与聚类输出结果进行对比。
外部质量评价指标的理想聚类结果是：具有不同类标签的数据聚合到不同的簇中，具有相同类标签的数据聚合相同的簇中。外部质量评价准则通常使用熵，纯度等指标进行度量。
K-Means聚类步骤：
1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点；
2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中；
3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点；
4、然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改变或达到指定的迭代次数），聚类过程结束。