Hitta Optimalt Antal Kluster med Hjälp av Silhuettpoäng
Förutom WSS-metoden är silhuettpoängen en annan värdefull mätare för att bestämma det optimala antalet kluster (K) i K-means. Den utvärderar hur väl varje datapunkt passar i sitt kluster jämfört med andra.
För varje datapunkt beaktar silhuettpoängen:
-
Sammanhållning (a): genomsnittligt avstånd till punkter inom sitt eget kluster;
-
Separation (b): genomsnittligt avstånd till punkter i det närmaste andra klustret.
Silhuettpoängen beräknas som: (b - a) / max(a, b), och varierar från -1 till +1.
Tolkning av poäng:
-
+1: punkten är välklustrad;
-
~0: punkten ligger på klustergränsen;
-
-1: punkten kan vara felklassificerad.
Steg för att hitta optimalt K med silhuettpoäng är följande:
-
Kör K-means för ett intervall av K-värden (t.ex. K=2 till en rimlig gräns);
-
Beräkna den genomsnittliga silhuettpoängen för varje K;
-
Plotta genomsnittlig silhuettpoäng mot K (silhuettplot);
-
Välj det K med högst genomsnittlig silhuettpoäng.
Att undersöka silhuettplotten, som visar poäng för varje punkt, kan ge djupare insikt i klusterkonsistens. Högre genomsnittliga poäng och jämna poäng över punkterna är önskvärt.
Sammanfattningsvis, medan WSS minimerar inomklusteravstånd, balanserar silhuettpoängen sammanhållning och separation. Att använda båda ger ett mer robust tillvägagångssätt för att hitta det optimala K.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you explain the difference between WSS and silhouette score in more detail?
How do I interpret a silhouette plot when choosing the optimal K?
What are some limitations of using the silhouette score for clustering?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Hitta Optimalt Antal Kluster med Hjälp av Silhuettpoäng
Svep för att visa menyn
Förutom WSS-metoden är silhuettpoängen en annan värdefull mätare för att bestämma det optimala antalet kluster (K) i K-means. Den utvärderar hur väl varje datapunkt passar i sitt kluster jämfört med andra.
För varje datapunkt beaktar silhuettpoängen:
-
Sammanhållning (a): genomsnittligt avstånd till punkter inom sitt eget kluster;
-
Separation (b): genomsnittligt avstånd till punkter i det närmaste andra klustret.
Silhuettpoängen beräknas som: (b - a) / max(a, b), och varierar från -1 till +1.
Tolkning av poäng:
-
+1: punkten är välklustrad;
-
~0: punkten ligger på klustergränsen;
-
-1: punkten kan vara felklassificerad.
Steg för att hitta optimalt K med silhuettpoäng är följande:
-
Kör K-means för ett intervall av K-värden (t.ex. K=2 till en rimlig gräns);
-
Beräkna den genomsnittliga silhuettpoängen för varje K;
-
Plotta genomsnittlig silhuettpoäng mot K (silhuettplot);
-
Välj det K med högst genomsnittlig silhuettpoäng.
Att undersöka silhuettplotten, som visar poäng för varje punkt, kan ge djupare insikt i klusterkonsistens. Högre genomsnittliga poäng och jämna poäng över punkterna är önskvärt.
Sammanfattningsvis, medan WSS minimerar inomklusteravstånd, balanserar silhuettpoängen sammanhållning och separation. Att använda båda ger ett mer robust tillvägagångssätt för att hitta det optimala K.
Tack för dina kommentarer!
