Kluster är uppdelning av en uppsättning objekt i grupper (kluster) så att objekt inom en grupp är mer lika varandra än objekt i olika grupper. De flesta klusteralgoritmer är beroende av vissa antaganden för att definiera de undergrupper som finns i en datauppsättning. Som en följd av detta kräver det klustersystem som blir resultatet någon form av utvärdering av dess giltighet. Utvärderingsförfarandet måste ta itu med svåra problem som klusterens kvalitet, i vilken utsträckning ett klustersystem passar in i en specifik datauppsättning och det optimala antalet kluster i en partitionering. I litteraturen har en mängd olika index föreslagits för att hitta det optimala antalet kluster i en uppdelning av en datauppsättning under klusterprocessen. Men för de flesta av de index som föreslås i litteraturen, program är inte tillgängliga för att testa dessa index och jämföra dem. R-paketet NbClust har utvecklats för detta ändamål. Det ger 30 index som bestämmer antalet kluster i en datamängd och det erbjuder också det bästa klustersystemet från olika resultat till användaren. Dessutom ger den en funktion för att utföra k-medel och hierarkisk klustring med olika avståndsmått och aggregeringsmetoder. Varje kombination av valideringsindex och klustermetoder kan begäras i ett enda funktionssamtal. Detta gör det möjligt för användaren att samtidigt utvärdera flera klustersystem samtidigt som antalet kluster varierar, för att hjälpa till att fastställa det lämpligaste antalet kluster för datamängden av intresse.
Majoritetsrösten bland 30 klusterindex har nyligen föreslagits i Ref som en indikator för antalet kluster i en datauppsättning.
NbClust: An R Package for Determining the Relevant Number of Clusters in a Data Set
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Statistical Software', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}