Orange3实战教程：可视化---轮廓图

轮廓图

一种用于展示数据聚类内部一致性的图形化表示方法。

输入

• 数据：输入的数据集

输出

● 选中的数据：从图中选择的实例
• 数据：包含新增列（标记数据点是否被选中）的数据集

轮廓图部件提供了一种图形化方式来评估聚类的质量。轮廓分数（Silhouette Score）用于衡量一个数据点与其所属聚类之间的相似性，以及与其他聚类的差异。轮廓分数接近1表示该数据点靠近聚类中心，而接近0则表示数据点位于两个聚类的边界。

操作步骤

1. 选择距离度量：可选以下三种方式：
   ● 欧几里得距离（两点之间的直线距离）
   ● 曼哈顿距离（所有属性绝对差之和）
   • 余弦相似度（1减去两向量夹角的余弦值）

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