Les scores Silhouette sont une mesure utilisée pour évaluer la qualité des résultats de regroupement dans l'analyse des données. Ils mesurent la similitude d'un objet avec son propre cluster par rapport à d'autres clusters.

Comprendre les partitions de Silhouette

Un score proche de 1 indique que les points de données sont bien appariés à leur propre cluster et mal appariés aux clusters voisins. Un score proche de 0 suggère des clusters qui se chevauchent, et des scores négatifs impliquent que les points de données peuvent être attribués aux mauvais clusters.

Calcul de la partition de Silhouette

Le calcul comporte deux composantes principales pour chaque point de données:

  • a: La distance moyenne entre le point et tous les autres points du même cluster.
  • b: La distance moyenne la plus basse entre le point et tous les points de tout autre groupe.

Le score de silhouette pour chaque point est ensuite calculé comme suit:

Score de la silhouette = (b - a) / max(a, b)

Utilisation des scores Silhouette dans la pratique

Les scores Silhouette sont utiles pour déterminer le nombre optimal de clusters dans un ensemble de données. En calculant les scores pour différents comptages de clusters, les analystes peuvent sélectionner la configuration avec le score moyen de silhouette le plus élevé.