Puntuación de silueta

Aprendizaje automático
Fundamentos
Índice interno que compara la cohesión de cada caso con su separación respecto al grupo alternativo más próximo.
Fecha de última modificación

10 de septiembre de 2026

borrador tecnica actualizada 10 sep 2026

Sinónimos: Silhouette score · Coeficiente de silueta

Definición ampliada

La puntuación de silueta, llamada también silhouette score o coeficiente de silueta, evalúa una partición comparando dos distancias para cada caso: la distancia media a su propio grupo, \(a(i)\), y la menor distancia media a otro grupo, \(b(i)\). Se calcula como \(s(i)=[b(i)-a(i)]/\max\{a(i),b(i)\}\).

El valor queda entre -1 y 1. Un valor alto indica que el caso está más próximo a su grupo que al grupo alternativo; un valor cercano a cero señala solapamiento y uno negativo sugiere una asignación discutible. El promedio resume el conjunto, pero puede ocultar grupos con comportamientos distintos.

Contexto histórico

Peter Rousseeuw introdujo la silueta en 1987 como representación gráfica y medida de validación de agrupamientos. El trabajo definió tanto el valor por caso como la anchura media para comparar particiones [1].

Importancia actual

A fecha de septiembre de 2026, es una medida interna común porque no requiere etiquetas verdaderas. Puede ayudar a comparar elecciones de número de grupos, representación o distancia, pero solo respecto a la geometría medida en esos datos.

Aplicaciones

Generales

  • Comparar varias particiones del mismo conjunto de datos.
  • Detectar casos situados entre dos grupos.
  • Examinar por separado la cohesión de cada clúster.

Sanitarias

  • Describir la separación interna de fenotipos obtenidos de datos clínicos.
  • Comparar agrupamientos de perfiles moleculares o patrones de utilización.
  • Usarla como diagnóstico exploratorio, no como prueba de que los grupos sean enfermedades distintas ni respondan a tratamientos diferentes.

Limitaciones

  • Depende por completo de la representación y de la distancia elegidas.
  • Favorece grupos compactos y bien separados; puede valorar mal formas no convexas o densidades desiguales.
  • Un promedio alto no demuestra estabilidad en otra muestra.
  • No mide significado semántico, utilidad clínica ni justicia del agrupamiento.
  • Comparar muchos parámetros con el mismo índice puede sobreajustar también la elección del agrupamiento.

Ejemplos

Si un caso está a una distancia media de 2 de su propio grupo y de 5 del grupo alternativo más cercano, su silueta es \((5-2)/5=0,6\). El número describe esa separación bajo la métrica elegida; no explica por qué existe ni si el grupo representa una categoría real.

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Referencias

1.
Rousseeuw PJ. Silhouettes: A Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics. 1987;20:53-65. doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7
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