Variantes do Índice Silhueta para Validação de Agrupamentos

Resumen

O presente artigo traz a proposta de avaliação de quatro variantes do índice de silhueta quanto `a sua capacidade de detectar soluções de boa qualidade para problemas de agrupamento. Neste sentido, foram realizados cinco experimentos computacionais, contemplando 51 instâncias da literatura diversificadas (dados reais e artificiais). Como medidas de dissimilaridade foram utilizadas as distâncias euclidiana e de Manhattan, além de três algoritmos clássicos de agrupamento, a saber: PAM, DBSCAN e Bisecting k-means. De modo adicional, experimentos com a Estatística de Hopkins foram realizados com o intuito de verificar a existência de tendência de agrupamentos nas instâncias reais, em que o número de grupos k não é conhecido a priori. Os resultados obtidos indicam que a variante baseada na mediana constitui-se como boa alternativa para detectar soluções de qualidade.