如果我们有一些数据点：
例如，我们使用 k-means 进行分段；所得到的线段是否不是每个点都最接近其各自簇的质心？如果是这样，当 Silhouette Score 比较 ai（到簇内点的平均距离）和 bi（到簇外点的平均距离）时，怎么会出现分数为负，或者 bi 小于 ai 的情况？
我可以看到，对于不同的分类算法，一些更复杂的分类算法可能会以不同的方式聚类，或者某些点分配不正确。但是 k 均值是如何发生这种情况的呢？
点 i 到簇中点的平均距离为not与其到该星团质心的距离相同。 Silhouette Score 在计算 a(i) 和 b(i) 时使用前者，而 k-means 在聚类分配时使用后者，因此可能会出现分歧。
例如，在下图中：假设蓝点已分配给一个集群，绿点已分配给另一个集群。红点将被分配到哪个簇？蓝色簇的质心位于 (0, 1)，绿色簇的质心位于 (0, -1.15)，因此红色点将分配给蓝色簇。然而，它到绿点的平均距离是 1.15，而到蓝点的平均距离是 1.414，所以它会得到负的轮廓分数。
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