Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/214

1.4K viewsFeb 2, 2024 at 12:03

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

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований