¿Cuántos clústeres de grano?
En el vídeo, aprendiste a elegir un buen número de clústeres para un conjunto de datos utilizando el gráfico de inercia de k-medias. Se te da una matriz samples que contiene las medidas (como área, perímetro, longitud y varias otras) de muestras de grano. ¿Cuál es un buen número de grupos en este caso?
KMeans y PyPlot (plt) ya se han importado para ti.
Este conjunto de datos procede del Repositorio de Machine LearningUCI .
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje no supervisado en Python
Instrucciones de ejercicio
Para cada uno de los valores dados de
k, realiza los pasos siguientes:Crea una instancia de
KMeansllamadamodelcon clústeresk.Ajusta el modelo a los
samplesde los datos del grano.Añade el valor del atributo
inertia_demodela la listainertias.El código para representar
ksfrente ainertiasya está escrito, así que pulsa enviar para ver el gráfico.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
ks = range(1, 6)
inertias = []
for k in ks:
# Create a KMeans instance with k clusters: model
____
# Fit model to samples
____
# Append the inertia to the list of inertias
____
# Plot ks vs inertias
plt.plot(ks, inertias, '-o')
plt.xlabel('number of clusters, k')
plt.ylabel('inertia')
plt.xticks(ks)
plt.show()