Método del codo

Los métodos del silhouette score y del codo te ayudan a validar los resultados que observas con cada uno. En una entrevista de Machine Learning, pueden preguntarte por uno u otro, pero explicar los detalles de uno en el contexto del otro enriquecerá mucho tu respuesta.

En este ejercicio, para cada valor de k, inicializarás un modelo de K-means y usarás el atributo inertia_ para obtener la suma de las distancias al cuadrado de las muestras al centro del clúster más cercano que, al representarse, suele mostrar un “codo” en la gráfica.

Recuerda de la última lección que, a medida que aumenta el valor de k, el valor de inertia_ disminuye.

Ya tienes importados matplotlib.pyplot como plt y KMeans de sklearn.cluster. También se ha creado para ti la matriz de características X.