Учёт внешних метрик при оценке качества кластеризации данных важен по нескольким причинам:

• Определение значимости кластеров. 2 Внешние метрики позволяют сравнить результаты кластеризации с внешним показателем, таким как классификация или набор экспертных оценок. 2 Это помогает понять, являются ли кластеры значимыми и могут ли они использоваться для прогнозирования результатов и принятия решений. 2
• Оценка надёжности результатов. 2 Внешняя оценка результатов кластерного анализа позволяет определить их возможность применения в реальных условиях. 2
• Оценка соответствия маркировки объектов. 4 Внешние метрики оценивают степень соответствия маркировки объектов, полученной заранее, той маркировке, которая была получена в результате работы алгоритма кластеризации. 4

Некоторые внешние метрики, которые используются для оценки качества кластеризации: точность, прецизионность, запоминание и F1 score. 2