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연습 문제

곡물은 몇 개의 클러스터로 나뉠까요?

영상에서 k-means 관성(inertia) 그래프를 사용해 데이터셋에 적합한 클러스터 수를 선택하는 방법을 배웠어요. 여기에는 곡물 샘플의 측정값(면적, 둘레, 길이 등)이 담긴 배열 samples가 주어져 있습니다. 이 경우 적절한 클러스터 수는 얼마일까요?

KMeans와 PyPlot(plt)은 이미 임포트되어 있습니다.

이 데이터셋은 UCI Machine Learning Repository에서 가져왔습니다.

지침

100 XP
  • 주어진 각 k 값에 대해 다음을 수행하세요:
  • k개의 클러스터를 갖는 KMeans 인스턴스 model을 생성하세요.
  • 곡물 데이터 samples에 모델을 학습(fit)시키세요.
  • model의 inertia_ 속성 값을 리스트 inertias에 추가하세요.
  • ks와 inertias를 플로팅하는 코드는 미리 작성되어 있으니, 제출을 눌러 그래프를 확인하세요!