Как интерпретировать результаты Silhouette score при анализе данных?
Интерпретация результатов Silhouette score заключается в оценке качества кластеризации. 13
Значение, близкое к 1, указывает на то, что объект хорошо согласуется со своим собственным кластером и плохо согласуется с другими кластерами. 4
Значение, близкое к 0, означает, что объект находится на границе между двумя кластерами. 4
Значение, близкое к -1, предполагает, что объект, скорее всего, был отнесён к неправильному кластеру. 4
Если большинство объектов имеют высокие значения, то конфигурация кластеризации подходящая. 2 Если многие точки имеют низкие или отрицательные значения, то в конфигурации кластеризации может быть слишком много или слишком мало кластеров. 2
Важно также анализировать распределение Silhouette score для отдельных объектов и кластеров. 1 Например, при визуализации Silhouette plot (график силуэтов) для каждого кластера можно наблюдать: 1
- Ширину силуэтов — отражает количество объектов в кластере. 1
- Высоту каждого силуэта — показывает значение Silhouette score для конкретного объекта. 1
- Однородность силуэтов внутри кластера — указывает на внутреннюю согласованность. 1
Идеальный Silhouette plot имеет большинство кластеров с примерно одинаковой толщиной и высокими значениями Silhouette score. 1 Наличие даже одного кластера с низкими или отрицательными значениями должно вызвать подозрение в правильности модели. 1
Важно помнить, что ни одна метрика не является универсальным решением. 1 Наиболее надёжные результаты обычно даёт комбинация методов, учитывающая специфику конкретной задачи. 1
