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resposta

Ao variar a quantidade de clusters, meus valores ficam inalterados.

Assim como o colega do tópico acima, que, por sinal, não obteve nenhuma resposta, estou com o mesmo problema.

1 resposta

Oi, Iratã! Tudo bem por aí?

Desculpe a demora em te responder.

Puxa, que situação estranha. Esse comportamento não era esperado.

Caso ainda o esteja enfrentando, peço que verifique se os códigos referentes à função clustering_algorithm() e a suas chamadas com os distintos os números de cluster condizem com o do curso.

A seguir, você verá a função clustering_algorithm:

def clustering_algorithm(n_clusters, dataset):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10, max_iter=300)
    labels = kmeans.fit_predict(dataset)
    s = metrics.silhouette_score(dataset, labels, metric='euclidean')
    dbs = metrics.davies_bouldin_score(dataset, labels)
    calinski = metrics.calinski_harabasz_score(dataset, labels)
    return s, dbs, calinski

Abaixo, tem-se a utilização de clustering_algorithm com os números 3 e 5:

s1, dbs1, calinski1 = clustering_algorithm(3, values)
print(s1, dbs1, calinski1)

s2, dbs2, calinski2 = clustering_algorithm(5, values)
print(s2, dbs2, calinski2)

Por fim, recomendo "rodar" novamente todo o seu Notebook, clicando em "Run" e escolhendo a opção "Restar Kernel and Run all Cells", assim como ilustro na imagem abaixo:

Reiniciando Kernel e executando todas as células no Jupiter Notebook.

Iratã, espero que essas dicas te ajudem. No entanto, caso o problema persista, peço que compartilhe comigo os códigos que você executou e as etapas realizadas até o momento. Dessa maneira, conseguiremos analisar esta questão de forma mais assertiva!

Um abraço, Iratã!

Caso este post tenha lhe ajudado, por favor, marcar como solucionado ✓. Bons Estudos!

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