Analiza siluetei

Analiza siluetei îți permite să calculezi cât de similar este fiecare observație cu clusterul căruia îi este atribuită, față de celelalte clustere. Această măsură (lățimea siluetei) are valori cuprinse între -1 și 1 pentru fiecare observație din datele tale și poate fi interpretată astfel:

Valorile apropiate de 1 sugerează că observația se potrivește bine cu clusterul atribuit
Valorile apropiate de 0 sugerează că observația se află la limita dintre două clustere
Valorile apropiate de -1 sugerează că observația ar putea fi atribuită unui cluster greșit

În acest exercițiu vei folosi funcțiile pam() și silhouette() din biblioteca cluster pentru a efectua analiza siluetei și a compara rezultatele modelelor cu k = 2 și k = 3. Vei continua să lucrezi cu setul de date lineup.

Urmărește cu atenție graficul siluetei — fiecare observație aparține în mod clar clusterului atribuit pentru k = 3?

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Generează un model k-means pam_k2 folosind pam() cu k = 2 pe datele lineup.
Reprezintă grafic analiza siluetei folosind plot(silhouette(model)).
Repetă primii doi pași pentru k = 3, salvând modelul ca pam_k3.
Asigură-te că analizezi diferențele dintre grafice înainte de a continua (în special observația 3) pentru pam_k3.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

library(cluster)

# Generate a k-means model using the pam() function with a k = 2
pam_k2 <- pam(___, k = ___)

# Plot the silhouette visual for the pam_k2 model
plot(silhouette(___))

# Generate a k-means model using the pam() function with a k = 3
pam_k3 <- ___

# Plot the silhouette visual for the pam_k3 model

Editează și rulează codul