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  3. Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
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Exercise

엘보 방법

silhouette score와 elbow 방법은 각각의 결과를 검증하는 데 도움을 줍니다. Machine Learning 면접에서는 둘 중 하나에 대해 질문을 받을 수 있지만, 한 방법을 다른 방법의 맥락에서 함께 설명하면 답변의 완성도가 크게 높아집니다.

이 연습 문제에서는 각 k 값마다 K-means 모델을 초기화하고, inertia_ 속성을 사용해 각 샘플이 가장 가까운 클러스터 중심까지의 제곱거리 합을 구합니다. 이를 그래프로 그리면 플롯에서 '엘보'처럼 꺾이는 지점을 확인할 수 있습니다.

이전 레슨에서 k 값이 증가할수록 inertia_ 값은 감소한다는 점을 떠올려 보세요.

이미 matplotlib.pyplot은 plt로, sklearn.cluster에서 KMeans는 임포트되어 있습니다. 특성 행렬 X도 준비되어 있어요.

Instrukcje 1 / 3

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  • sum_of_squared_distances라는 이름의 빈 리스트를 만드세요.