前面提到，在k均值聚类中簇的数目k是一个用户预先定义的参数，那么用户如何才能知道k的选择是否正确？如何才能知道生成的簇比较好呢？在包含簇分配结果的矩阵中保存着每个点的误差，即该点到簇质心的距离平方值。下面会讨论利用该误差来评价聚类质量的方法。
考虑图10-2中的聚类结果，这是在一个包含三个簇的数据集上运行k均值算法之后的结果，但是点的簇分配结果值没有那么准确。k均值算法收敛但聚类效果较差的原因是，k均值算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值（局部最小值指结果还可以但并非最好结果，全局最小值是可能的最好结果）。
图10-2 由于质心随机初始化导致k均值算法效果不好的一个例子，这需要额外的后处理操作来清理聚类结果
一种用于度量聚类效果的指标是SSE（Sum of Squared Error，误差平方和），对应程序清单10-2中clusterAssment矩阵的第一列之和。SSE值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果也越好。因为对误差取了平方，因此更加重视那些远离中心的点。一种肯定可以降低SSE值的方法是增加簇的个数，但这违背了聚类的目标。聚类的目标是在保持簇数目不变的情况下提高簇的质量。
那么如何对图10-2的结果进行改进？你可以对生成的簇进行后处理，一种方法是将具有最大SSE值的簇划分成两个簇。具体实现时可以将最大簇包含的点过滤出来并在这些点上运行k均值算法，其中的k设为2。
为了保持簇总数不变，可以将某两个簇进行合并。从图10-2中很明显就可以看出，应该将图下部两个出错的簇质心进行合并。可以很容易对二维数据上的聚类进行可视化，但是如果遇到40维的数据应该如何去做？
有两种可以量化的办法：合并最近的质心，或者合并两个使得SSE增幅最小的质心。第一种思路通过计算所有质心之间的距离，然后合并距离最近的两个点来实现。第二种方法需要合并两个簇然后计算总SSE值。必须在所有可能的两个簇上重复上述处理过程，直到找到合并最佳的两个簇为止。接下来将讨论利用上述簇划分技术得到更好的聚类结果的方法。