Объясните концепцию метрики Силуэт для кластеризации
Силуэт (silhouette) — это мера того, насколько хорошо объекты сгруппированы в кластерах и как чётко эти кластеры отделены друг от друга. Метрика принимает значения в диапазоне от -1 до 1. Близкие к 1 значения указывают на хорошо отделённые кластеры с плотно сгруппированными объектами, а значения близкие к -1 указывают на плохую кластеризацию.
Силуэт для каждого объекта рассчитывается по формуле (b — a) / max(a, b), где:
- a — среднее расстояние от объекта до всех других объектов в том же кластере.
- b — среднее расстояние от объекта до всех объектов в ближайшем кластере.
#машинное_обучение
Силуэт (silhouette) — это мера того, насколько хорошо объекты сгруппированы в кластерах и как чётко эти кластеры отделены друг от друга. Метрика принимает значения в диапазоне от -1 до 1. Близкие к 1 значения указывают на хорошо отделённые кластеры с плотно сгруппированными объектами, а значения близкие к -1 указывают на плохую кластеризацию.
Силуэт для каждого объекта рассчитывается по формуле (b — a) / max(a, b), где:
- a — среднее расстояние от объекта до всех других объектов в том же кластере.
- b — среднее расстояние от объекта до всех объектов в ближайшем кластере.
#машинное_обучение