均方误差是聚类的评估指标吗?

均方误差是聚类的评估指标之一，它通过计算数据点到聚类中心的平均距离平方来衡量聚类效果。这个指标越小，说明数据点越紧密地分布在各自聚类中心周围，聚类效果越好。均方误差在聚类分析中常用来比较不同算法或参数下的聚类质量。

均方误差适用于连续型数据，但需要注意它对异常值敏感。在聚类任务中，结合其他指标如轮廓系数或Davies-Bouldin指数可以更全面地评估结果。均方误差的计算简单直观，是许多聚类算法（如K-means）的核心优化目标之一。