Optimaalisen Klusterimäärän Löytäminen Silhuettipisteytyksen Avulla
WSS-menetelmän lisäksi silhouette-pisteet ovat toinen arvokas mittari optimaalisen klusterimäärän (K) määrittämiseen K-means-menetelmässä. Se arvioi, kuinka hyvin kukin datapiste sopii omaan klusteriinsa verrattuna muihin.
Jokaiselle datapisteelle silhouette-piste ottaa huomioon:
-
Koheesio (a): keskimääräinen etäisyys oman klusterin pisteisiin;
-
Erottuvuus (b): keskimääräinen etäisyys lähimmän muun klusterin pisteisiin.
Silhouette-piste lasketaan kaavalla: (b - a) / max(a, b), ja se vaihtelee välillä -1–+1.
Pisteiden tulkinta:
-
+1: piste on hyvin klusteroitu;
-
~0: piste on klusterin rajalla;
-
-1: piste voi olla väärin luokiteltu.
Vaiheet optimaalisen K:n löytämiseksi silhouette-pisteen avulla ovat seuraavat:
-
Suorita K-means useilla K-arvoilla (esim. K=2 tiettyyn rajaan asti);
-
Laske jokaiselle K:lle keskimääräinen silhouette-piste;
-
Piirrä keskimääräinen silhouette-piste vs. K (silhouette-kuvaaja);
-
Valitse K, jolla on korkein keskimääräinen silhouette-piste.
Silhouette-kuvaajan tarkastelu, joka näyttää pisteiden pisteet, voi tarjota syvempää ymmärrystä klusterien yhtenäisyydestä. Korkeat keskiarvot ja tasaiset pisteet pisteiden välillä ovat toivottavia.
Yhteenvetona: kun WSS minimoi klusterin sisäiset etäisyydet, silhouette-piste tasapainottaa koheesiota ja erottuvuutta. Molempien käyttäminen tarjoaa vankemman lähestymistavan optimaalisen K:n löytämiseen.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Optimaalisen Klusterimäärän Löytäminen Silhuettipisteytyksen Avulla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
WSS-menetelmän lisäksi silhouette-pisteet ovat toinen arvokas mittari optimaalisen klusterimäärän (K) määrittämiseen K-means-menetelmässä. Se arvioi, kuinka hyvin kukin datapiste sopii omaan klusteriinsa verrattuna muihin.
Jokaiselle datapisteelle silhouette-piste ottaa huomioon:
-
Koheesio (a): keskimääräinen etäisyys oman klusterin pisteisiin;
-
Erottuvuus (b): keskimääräinen etäisyys lähimmän muun klusterin pisteisiin.
Silhouette-piste lasketaan kaavalla: (b - a) / max(a, b), ja se vaihtelee välillä -1–+1.
Pisteiden tulkinta:
-
+1: piste on hyvin klusteroitu;
-
~0: piste on klusterin rajalla;
-
-1: piste voi olla väärin luokiteltu.
Vaiheet optimaalisen K:n löytämiseksi silhouette-pisteen avulla ovat seuraavat:
-
Suorita K-means useilla K-arvoilla (esim. K=2 tiettyyn rajaan asti);
-
Laske jokaiselle K:lle keskimääräinen silhouette-piste;
-
Piirrä keskimääräinen silhouette-piste vs. K (silhouette-kuvaaja);
-
Valitse K, jolla on korkein keskimääräinen silhouette-piste.
Silhouette-kuvaajan tarkastelu, joka näyttää pisteiden pisteet, voi tarjota syvempää ymmärrystä klusterien yhtenäisyydestä. Korkeat keskiarvot ja tasaiset pisteet pisteiden välillä ovat toivottavia.
Yhteenvetona: kun WSS minimoi klusterin sisäiset etäisyydet, silhouette-piste tasapainottaa koheesiota ja erottuvuutta. Molempien käyttäminen tarjoaa vankemman lähestymistavan optimaalisen K:n löytämiseen.
Kiitos palautteestasi!