Foi calculado o valor, não foi explicado de forma clara as passagens e o que o código faz, e a fala sobre a avaliação do valor não faz sentido, simplismente "maior que 0 melhor", melhor pra que?
Solucionado
Foi calculado o valor, não foi explicado de forma clara as passagens e o que o código faz, e a fala sobre a avaliação do valor não faz sentido, simplismente "maior que 0 melhor", melhor pra que?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá, Leonardo! Como vai?
Lamento pela frustração que você enfrentou. Com certeza, não é a experiência que queremos proporcionar. Seu feedback é valioso e será repassado à equipe responsável.
Para proporcionar uma compreensão mais clara do código da aula, vou explicar o propósito de cada trecho.
labels = kmeans.labels_
A variável labels representa os rótulos atribuídos a cada ponto. Utilizamos a propriedade kmeans.labels_ para obter os rótulos gerados pelo algoritmo K-means.
O coeficiente de silhueta é uma medida que avalia a qualidade dos clusters formados em um algoritmo de clustering. No código, foi definido da seguinte maneira:
silhouette = metrics.silhouette_score(values, labels, metric='euclidean')
Neste caso, utilizamos a função metrics.silhouette_score(), passando os pontos (values), os rótulos (labels) e a métrica de distância (no exemplo, 'euclidean') como parâmetros.
Em seguida, imprimimos esse valor:
print(silhouette)
O valor varia de -1 a 1, onde valores próximos de 1 indicam que os pontos estão bem agrupados e valores próximos de -1 indicam que os pontos estão mal agrupados. Abaixo, deixo a interpretação das faixas de cada valor:
Portanto, o valor de 0.36454120823535374 é positivo, indicando que os clusters estão bem definidos.
Espero que estas explicações tenham sido claras. Se surgir mais alguma dúvida, é só compartilhar no fórum.
Abraços e bons estudos!