Отличие внутренних и внешних методов оценки качества кластеризации заключается в том, что первые используют только имеющиеся данные, а вторые опираются на внешнюю информацию об объектах. 15

Внутренние методы оценивают качество разделения объектов внутри кластеров и помогают определить, насколько хорошо объекты внутри каждого кластера похожи друг на друга. 5 Примеры таких мер — индекс силуэта и индекс Данна. 5

Внешние методы используют внешнюю информацию о данных, например, заранее известные метки классов объектов. 5 Они оценивают, насколько хорошо кластеризация соответствует этой информации. 5 Примеры таких мер — индекс Rand и индекс F-меры. 5

Таким образом, внутренние методы фокусируются на внутренней структуре данных, а внешние — на соответствии кластеризации внешней информации. 5