Coeficiente de Silueta

Es una métrica utilizada para evaluar la calidad de agrupamiento de algoritmos en machine learning, específicamente en el análisis de clústeres.

Mide qué tan similares están los puntos dentro de un mismo clúster en comparación con los puntos de otros clústeres.

Su valor oscila entre -1 y 1, donde un valor cercano a 1 indica que los clústeres están bien definidos y compactos.

Un valor cercano a 0 indica que los puntos están sobre el límite de varios clústeres, mientras que valores negativos sugieren que los puntos pueden estar en el clúster equivocado.

Se calcula comparando la distancia promedio de un punto a los demás puntos de su propio clúster con la distancia promedio a los puntos del clúster más cercano.

Es particularmente útil para validar y optimizar el número de clústeres en algoritmos como k-means o clustering jerárquico.