Sum of squared errors का प्लॉट बनाइए
अब आप k के प्रत्येक मान के लिए sum of squared errors प्लॉट करेंगे और देखेंगे कि क्या कोई elbow दिखता है. यह आपको उपयोग करने के लिए clusters की अनुशंसित संख्या की ओर मार्गदर्शन देगा.
पिछले अभ्यास से sum of squared errors एक डिक्शनरी sse के रूप में लोड है. matplotlib.pyplot को plt और seaborn को sns के रूप में लोड किया गया है.
आप कंसोल में इस डिक्शनरी को एक्सप्लोर कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
- प्लॉट का शीर्षक "The Elbow Method" जोड़ें.
- X-axis का लेबल "k" जोड़ें.
- Y-axis का लेबल "SSE" जोड़ें.
- डिक्शनरी में keys के रूप में संग्रहीत प्रत्येक
kके लिए SSE मानों को प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add the plot title "The Elbow Method"
plt.____('The Elbow Method')
# Add X-axis label "k"
plt.____('____')
# Add Y-axis label "SSE"
plt.____('____')
# Plot SSE values for each key in the dictionary
sns.____(x=list(sse.____()), y=list(sse.____()))
plt.show()