轮廓图(Silhouette Plot)

数据集群内一致性的图形表示。

输入

• 数据：输入数据集

输出

• 选定数据：从图中选择的实例
• 数据：整个数据,添加了表示是否选择了一个实例的列

功能

轮廓图(Silhouette Plot) 小部件提供了数据聚类内一致性的图形表示，并为用户提供了直观评估聚类质量的方法。轮廓分数 是衡量对象与其自身的聚类相比于其他聚类的相似程度的度量，并且在创建轮廓图时至关重要。轮廓得分接近 1 表示数据实例接近聚类的中心，而轮廓得分接近 0 的实例位于两个聚类之间的边界上。

界面

1. 选择距离度量。 您可以选择： -欧几里得 （两点之间的“直线”距离） -曼哈顿 （所有属性的绝对差之和） -余弦 （1-两个向量之间的夹角余弦）
2. 选择聚类标签。 您可以决定是否按聚类对实例进行分组。
3. 显示选项：
4. 保存图像 将创建的轮廓图以 .png 或 .svg 格式保存到您的计算机。
5. 生成报告。
6. 创建的轮廓图。

示例

我们决定对 iris 数据集使用轮廓图(Silhouette Plot)。 我们选择了轮廓分数较低的数据实例，并将其作为子集传递给散点图(Scatter Plot)小部件。由于您可以清楚地看到子集位于两个聚类之间的边界中，因此此可视化仅确认 轮廓图(Silhouette Plot) 小部件的准确性。

了解更多, 请参考.

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