[Reclamação] Falta de explicação clara sobre a avaliação do valor de silhouete

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:

• Menor que 0: Indica que a instância pode ter sido atribuída ao cluster errado.
• 0: Indica sobreposição de clusters.
• Maior que 0: Indica que a instância está bem ajustada ao seu próprio cluster e distante dos clusters vizinhos.

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!