Os escores de silhouette são uma métrica utilizada para avaliar a qualidade dos resultados de agrupamento na análise dos dados, que medem o quanto um objeto é similar ao seu próprio cluster em comparação com outros clusters. Os escores mais elevados indicam clusters melhor definidos, enquanto os escores mais baixos sugerem sobreposição ou grupos mal separados.

Compreender as pontuações da silhueta

O escore da silhueta varia de -1 a 1. Um escore próximo de 1 indica que os pontos de dados são bem pareados com o seu próprio cluster e mal pareados com os clusters vizinhos. Um escore próximo de 0 sugere sobreposição de clusters, e escores negativos implicam que os pontos de dados podem ser atribuídos aos clusters errados.

Calculando a Pontuação da Silhouette

O cálculo envolve dois componentes principais para cada ponto de dados:

  • a: A distância média entre o ponto e todos os outros pontos no mesmo cluster.
  • b: A menor distância média entre o ponto e todos os pontos em qualquer outro cluster.

A pontuação da silhueta para cada ponto é então calculada como:

Sílhueta = (b - a) / max(a, b)

Usando escores de silhouette na prática

Os escores de silhouette são úteis para determinar o número ideal de clusters em um conjunto de dados. Ao calcular os escores para diferentes contagens de clusters, os analistas podem selecionar a configuração com o maior escore médio de silhuetas. Isto ajuda a melhorar a interpretabilidade e a eficácia dos resultados de agrupamentos.