Hay varias razones potenciales por las cuales el puntaje de silueta puede ser peor cuando se usa PCA en su conjunto de datos en comparación con solo usar datos escalados. Algunas de las posibles razones son:
La estructura de los datos puede no ser adecuada para PCA y puede no estar capturando efectivamente los patrones subyacentes en el conjunto de datos.
PCA es una técnica de reducción de dimensionalidad lineal, por lo que puede no ser capaz de capturar relaciones no lineales entre las variables presentes en los datos.
Es posible que no tenga suficientes muestras de datos para que PCA funcione bien.
Es posible que el número de componentes principales que se han retenido sea demasiado alto y causando overfitting, lo que podría resultar en un puntaje de silueta más bajo.
Por último, es posible que los datos tengan una distribución no normal y PCA asume una distribución normal. En este caso, el uso de técnicas no paramétricas como MDS o t-SNE pueden ser más adecuadas.
Es importante tener en cuenta que el puntaje de silueta es una medida relativa de cómo similar es un objeto a su propio cluster en comparación con otros clusters, por lo que es importante tener en cuenta que un puntaje de silueta alto no implica que el agrupamiento sea bueno, sino que el agrupamiento no es malo. Siempre es bueno comprobar los resultados con otras métricas de validación de agrupamiento para obtener una mejor comprensión del desempeño del algoritmo de agrupamiento.
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