균일 데이터에서의 엘보 방법
이전 연습 문제에서는 클러스터가 뚜렷한 데이터에 대해 엘보 플롯을 만들었어요. 이제 점들이 균일하게 분포된 데이터셋에서 엘보 플롯이 어떻게 보이는지 살펴보겠습니다. 진행하기 전에 데이터 포인트를 먼저 시각화해 보셔도 좋아요.
데이터는 pandas DataFrame인 uniform_data에 저장되어 있어요. x_scaled와 y_scaled는 표준화된 점들의 X, Y 좌표를 담은 열 이름입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 군집 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
distortions = []
num_clusters = range(2, 7)
# Create a list of distortions from the kmeans function
for i in ____:
cluster_centers, distortion = ____
____.append(____)
# Create a DataFrame with two lists - number of clusters and distortions
elbow_plot = pd.DataFrame({'num_clusters': ____, 'distortions': ____})
# Creat a line plot of num_clusters and distortions
sns.____(x=____, y=____, data=____)
plt.xticks(num_clusters)
plt.show()