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Graphique du coude (Scree)

Dans les exercices précédents, vous avez calculé la somme totale des carrés intra-cluster pour des valeurs de k allant de 1 à 10. Vous pouvez visualiser cette relation à l'aide d'un graphique linéaire pour créer ce qu'on appelle un graphique du coude (ou scree plot).

Lorsque vous examinez un graphique du coude, vous cherchez une forte baisse d'un k à l'autre, suivie d'une diminution plus graduelle de la pente. La dernière valeur de k avant que la pente du graphique ne s'aplatisse suggère une « bonne » valeur de k.

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Analyse de regroupements dans R

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Instructions de l’exercice

  • En continuant votre travail de l'exercice précédent, utilisez les valeurs de elbow_df pour tracer un graphique linéaire montrant la relation entre k et la somme totale des carrés intra-cluster.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use map_dbl to run many models with varying value of k (centers)
tot_withinss <- map_dbl(1:10,  function(k){
  model <- kmeans(x = lineup, centers = k)
  model$tot.withinss
})

# Generate a data frame containing both k and tot_withinss
elbow_df <- data.frame(
  k = 1:10,
  tot_withinss = tot_withinss
)

# Plot the elbow plot
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = 1:10)
Modifier et exécuter le code