轮廓 (聚类)

✍ dations ◷ 2025-04-26 11:58:06 #轮廓 (聚类)

在机器学习与数据挖掘领域,轮廓指的是一种反映数据聚类结果一致性的方法,可以用于评估聚类后簇与簇之间的离散程度。轮廓的取值范围为,如果某一样本的轮廓接近1,则说明样本聚类结果合理;如果接近-1,则说明其更应该分类到其他的簇;如果轮廓近似为0,则说明该样本在两个簇的边界上。所有样本轮廓的均值称为聚类结果的轮廓系数(Silhouette Coefficiency),是该聚类是否合理、有效的度量。

假设某一数据集使用如k-means等聚类方法分成了 k {displaystyle k} )的概念——在某个数据集的有限种聚类方法中,平均 s ( i ) {displaystyle s(i)} 的最大值:

上式中 s ~ ( k ) {displaystyle {tilde {s}}left(kright)} 代表被分为 k {displaystyle k} 个簇后该数据集的平均 s ( i ) {displaystyle s(i)}


轮廓系数一般不能用于横向评价多种聚类方法。凸簇(如经由DBSCAN方法得出的簇)的轮廓系数一般高于其他类型的簇。

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