Determinazione 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.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Determinazione del Numero Ottimale di Cluster Utilizzando il Punteggio Silhouette
Scorri per mostrare il menu
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.
Grazie per i tuoi commenti!