GDT（Global Distance Test）轮廓度是用来衡量一个聚类结果的紧密性和分离度的指标，可以用来评估聚类的效果。其计算方法如下：
1. 对于给定的数据集D，假设经过聚类算法得到了K个簇(C1, C2, ..., CK)和相应的聚类中心μ1, μ2, ..., μK。
2. 对于某个数据点x在其所属簇Ci中，计算该点与同簇中其他点的平均距离ai：
ai = (1 / ni) ∑(d(x, xj)), xj ∈ Ci
其中d(x, xj)为数据点x和xj之间的距离，ni为簇Ci中的样本数量。
3. 对于某个数据点x，计算该点与其他所有簇的距离，并找到最近的一个簇Cj，计算该点与最近簇Cj中所有点的平均距离bi：
bi = (1 / nj) ∑(d(x, xj)), xj ∈ Cj, Cj ≠ Ci
其中nj为簇Cj中的样本数量。
4. 对于数据点x，计算该点的GDT轮廓度：
si = (bi - ai) / max(ai, bi)
5. 对于整个数据集D，计算所有数据点的GDT轮廓度的平均值，即为该聚类结果的GDT轮廓度。
GDT轮廓度的取值范围为-1到1，其中值越接近于1表示聚类结果的紧密性和分离度越好，值越接近于-1表示聚类结果的紧密性和分离度越差。
