明確なクラスタでのエルボー法
はっきりと分離されたクラスタをもつデータセットで、エルボープロットがどのように見えるかを確認してみましょう。演習に進む前に、データ点を可視化しておくとよいでしょう。
データは pandas の DataFrame comic_con に入っています。x_scaled と y_scaled は、その時点における人々の標準化済み X 座標と Y 座標の列名です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶクラスタ分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
distortions = []
num_clusters = range(1, 7)
# Create a list of distortions from the kmeans function
for i in ____:
cluster_centers, distortion = ____
distortions.append(distortion)
# Create a DataFrame with two lists - num_clusters, distortions
elbow_plot = pd.DataFrame({'num_clusters': ____, 'distortions': ____})
# Creat a line plot of num_clusters and distortions
sns.lineplot(x=____, y=____, data = ____)
plt.xticks(num_clusters)
plt.show()