CommencezCommencez gratuitement

Combien de groupes de grains ?

Dans la vidéo, vous avez appris à choisir un bon nombre de groupes pour un jeu de données à l'aide du graphique de l'inertie de k-means. On vous fournit un tableau samples qui contient les mesures (comme la surface, le périmètre, la longueur et d'autres) d'échantillons de grains. Quel serait un bon nombre de groupes dans ce cas-ci?

KMeans et PyPlot (plt) ont déjà été importés pour vous.

Ce jeu de données provient du UCI Machine Learning Repository.

Cette activité fait partie du cours

Unsupervised Learning in Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Pour chacune des valeurs de k fournies, effectuez les étapes suivantes :
  • Créez une instance KMeans nommée model avec k groupes.
  • Ajustez le modèle aux données de grains samples.
  • Ajoutez la valeur de l'attribut inertia_ de model à la liste inertias.
  • Le code pour tracer ks par rapport à inertias a été écrit pour vous. Il ne vous reste qu'à Soumettre pour voir le graphique !

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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()
Modifier et exécuter le code