Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Как метод силуэта отличается от метода локтя

Оба метода помогают выбрать оптимальное количество кластеров (k), но делают это по-разному:

📍 Метод локтя:
— Основан на внутрикластерной дисперсии (сумме квадратов расстояний до центров кластеров)
— При увеличении количества кластеров дисперсия снижается
— Нужно найти точку, в которой снижение становится менее выраженным — ту самую «локтевую точку»
— Минус: нахождение локтя субъективно и может быть неочевидным

📍 Метод силуэта:
— Для каждой точки рассчитывается оценка силуэта — насколько хорошо она вписывается в свой кластер и насколько далеко от других
— Средняя оценка по всем точкам показывает качество кластеризации
— Позволяет интерпретировать качество кластеров более детально
— Часто даёт более чёткий выбор оптимального k

📍 Вывод:
— Метод локтя проще в реализации и быстрее на больших датасетах.
— Метод силуэта — более интерпретируемый и точный, особенно когда нужно оценить, насколько хорошо модель «чувствует» структуру данных.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/924

885 viewsedited  Apr 11 at 17:54

❓ Как метод силуэта отличается от метода локтя

Оба метода помогают выбрать оптимальное количество кластеров (k), но делают это по-разному:

📍 Метод локтя:
— Основан на внутрикластерной дисперсии (сумме квадратов расстояний до центров кластеров)
— При увеличении количества кластеров дисперсия снижается
— Нужно найти точку, в которой снижение становится менее выраженным — ту самую «локтевую точку»
— Минус: нахождение локтя субъективно и может быть неочевидным

📍 Метод силуэта:
— Для каждой точки рассчитывается оценка силуэта — насколько хорошо она вписывается в свой кластер и насколько далеко от других
— Средняя оценка по всем точкам показывает качество кластеризации
— Позволяет интерпретировать качество кластеров более детально
— Часто даёт более чёткий выбор оптимального k

📍 Вывод:
— Метод локтя проще в реализации и быстрее на больших датасетах.
— Метод силуэта — более интерпретируемый и точный, особенно когда нужно оценить, насколько хорошо модель «чувствует» структуру данных.

Библиотека собеса по Data Science