R中的聚类算法如何最终得出负轮廓值？ AB

Question

我们知道R中的聚类方法将观察结果分配给最近的中间体。因此，它应该是每个观察可以具有的最接近的聚类。所以，我想知道如何能够得到轮廓的负值，而我们应该将每个观察值分配给最近的聚类，并且剪影方法中的公式不能得到否定？

贝赫南。

Answer 1

两个错误：

1. 大多数聚类算法不使用medoid，只有PAM使用。

2. 剪影不使用到medoid的距离，而是使用平均距离到所有集群成员。如果最近的簇非常宽，则平均距离可以大于到medoid的距离。考虑一个中心有一个点的集群，以及围绕它的球体上的所有其他点。