https://cursos.alura.com.br/course/machine-learning-algoritmos-nao-supervisionados/task/49494
Solucionado
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Lucas, tudo bem?
Reescalamos os dados para centralizá-los próximos a zero e para deixar a variância na mesma ordem.
O que acontece é que o algoritmo vai analisar cada feature, individualmente, levando em consideração as estatísticas, como média e desvio padrão da amostra de treino.
Com isso, o algoritmo consegue o quão próxima aquela feature está das outras na amostra.
Basicamente, ele vai ver que filmes de animação têm valores próximos nessa feature, logo ela deve influenciar mais aquele exemplo.
Ou seja, é uma classificação "relativa", correto? Não é algo absoluto que o algoritmo possa encher o peito e confirmar. Estou certo no que digo? Abraço.