穀物はいくつのクラスタ？

動画では、k-means の慣性グラフを使ってデータセットに適したクラスタ数を選ぶ方法を学びました。ここでは、穀物サンプルの測定値（面積、周囲長、長さなど）を含む配列 samples が与えられています。今回はクラスタ数はいくつが良さそうでしょうか？

KMeans と PyPlot（plt）はすでにインポート済みです。

このデータセットは UCI Machine Learning Repository から取得しました。

与えられた各 k の値について、次を実行します。
k 個のクラスタを持つ KMeans インスタンス model を作成します。
モデルを穀物データ samples に適合させます。
model の inertia_ 属性の値をリスト inertias に追加します。
ks と inertias をプロットするコードは用意してあります。プロットを見るために 提出する をクリックしてください！