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Impara Determinazione del Numero Ottimale di Cluster Utilizzando il Punteggio Silhouette | K-Means
Analisi dei Cluster

bookDeterminazione del Numero Ottimale di Cluster Utilizzando il Punteggio Silhouette

Oltre al metodo WSS, il silhouette score è un altro indicatore prezioso per determinare il numero ottimale di cluster (K) nel K-means. Valuta quanto bene ogni punto dati si adatta al proprio cluster rispetto agli altri.

Per ogni punto dati, il silhouette score considera:

  • Coesione (a): distanza media dai punti all'interno del proprio cluster;

  • Separazione (b): distanza media dai punti nel cluster più vicino.

Il Silhouette Score si calcola come: (b - a) / max(a, b), con valori compresi tra -1 e +1.

Interpretazione del punteggio:

  • +1: punto ben raggruppato;

  • ~0: punto sul confine tra cluster;

  • -1: punto potenzialmente classificato in modo errato.

I passaggi per trovare il K ottimale utilizzando il silhouette score sono i seguenti:

  • Eseguire K-means per una gamma di valori K (ad esempio, K=2 fino a un limite ragionevole);

  • Per ogni K, calcolare il Silhouette Score medio;

  • Tracciare il silhouette score medio rispetto a K (silhouette plot);

  • Scegliere il K con il punteggio medio più alto.

L'analisi del silhouette plot, che mostra i punteggi per ogni punto, può offrire approfondimenti sulla coerenza dei cluster. Sono preferibili punteggi medi elevati e valori consistenti tra i punti.

In sintesi, mentre il WSS minimizza le distanze intra-cluster, il silhouette score bilancia coesione e separazione. L'utilizzo di entrambi fornisce un approccio più robusto per individuare il K ottimale.

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Cosa indica un alto punteggio silhouette medio (vicino a +1) nella valutazione dei risultati del clustering?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 4

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Per ogni punto dati, il silhouette score considera:

  • Coesione (a): distanza media dai punti all'interno del proprio cluster;

  • Separazione (b): distanza media dai punti nel cluster più vicino.

Il Silhouette Score si calcola come: (b - a) / max(a, b), con valori compresi tra -1 e +1.

Interpretazione del punteggio:

  • +1: punto ben raggruppato;

  • ~0: punto sul confine tra cluster;

  • -1: punto potenzialmente classificato in modo errato.

I passaggi per trovare il K ottimale utilizzando il silhouette score sono i seguenti:

  • Eseguire K-means per una gamma di valori K (ad esempio, K=2 fino a un limite ragionevole);

  • Per ogni K, calcolare il Silhouette Score medio;

  • Tracciare il silhouette score medio rispetto a K (silhouette plot);

  • Scegliere il K con il punteggio medio più alto.

L'analisi del silhouette plot, che mostra i punteggi per ogni punto, può offrire approfondimenti sulla coerenza dei cluster. Sono preferibili punteggi medi elevati e valori consistenti tra i punti.

In sintesi, mentre il WSS minimizza le distanze intra-cluster, il silhouette score bilancia coesione e separazione. L'utilizzo di entrambi fornisce un approccio più robusto per individuare il K ottimale.

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