本文介绍了如何通过轮廓分析评估K均值聚类结果。轮廓分数衡量数据点与自身聚类的相似度及与其他聚类的分离度，范围为-1到1，分数越高表示聚类质量越好。以企鹅数据集为例，计算不同聚类数的轮廓分数并进行可视化分析，结果显示选择2个聚类时获得的轮廓分数最高，表明数据点分组效果最佳。