[Tarea 3] [2.c] Score en la reduccion

[sopadeoliva]

Holaa! Segun lo que entendi basicamente hay que hacer nuestra propia reduccion, como el .fit_transform que hace PCA o TSNE, pero para sacar el silhouette score en los ejemplos de antes se usó el resultado que entregaba pca.fit_transform/tsne.fit_transform, así q no me quedó muy claro cuales serían los argumentos de los silhouette scores que hay que calcular dentro de nuestra reduccion para sacar el mejor.

Edit: se supone que tenemos que usar Kmeans dentro del algoritmo de las 4dims para obtener un silhouette score?

[juanreutter]

Mas o menos. Mas que "reducción" lo que hay que hacer es "selección de dimensiones". Entonces primero vas a seleccionar la dimensión d1 tal que al hacer kmeans con el dataframe solo con ese atributo, se maximiza el silhouette score. Luego eliges la dimensión d2 tal que de todas las dimensiones d', el score de hacer kmeans con dataframe y atributos d1,d2 es mayor que hacer kmeans con atributos d1,d'. Y así sucesivamente