Siluetti tulokset ovat metri käytetään arvioimaan klusterien tuloksia data-analyysi. Ne mittaavat, miten samanlainen kohde on oman klusterin verrattuna muihin klustereihin. Korkeammat tulokset osoittavat paremmin määriteltyjä klustereja, kun taas alemmat pisteet viittaavat päällekkäisiin tai huonosti erotettuihin ryhmiin.

Siluettien tulosten ymmärtäminen

Siluettipisteet vaihtelevat -1:stä 1. Pistemäärä lähellä 1 viittaa siihen, että tietopisteet ovat hyvin sovitettuja omaan klusteriinsa ja huonosti sovitettuna naapuriklustereihin. Pistemäärä lähellä 0 viittaa päällekkäisiin klustereihin, ja negatiiviset tulokset viittaavat siihen, että tietopisteet voidaan osoittaa väärille klustereille.

Siluettien pistemäärän laskeminen

Laskelmassa on kaksi pääkomponenttia kutakin tietopistettä varten:

  • a: Keskimääräinen etäisyys saman ryppään pisteen ja kaikkien muiden pisteiden välillä.
  • b[: Pienin keskimääräinen etäisyys pisteestä kaikkiin muihin riveihin.

Siluetti pistemäärä kullekin pisteelle lasketaan seuraavasti:

Silhouette pistemäärä = (b - a) / max(a, b)[

Käytät silhouette tuloksia käytännössä

Siluettipisteet ovat hyödyllisiä määritettäessä optimaalisen määrän klustereita aineistossa. Laskemalla pisteitä eri klustereja, analyytikot voivat valita kokoonpanon korkein keskimääräinen siluetti pisteet. Tämä auttaa parantamaan tulkintaa ja tehokkuutta klusterointi tuloksia.