Som van kwadratische fouten plotten
Nu ga je de som van kwadratische fouten voor elke waarde van k plotten en bepalen of er een elbow zichtbaar is. Dit helpt je bij het kiezen van het aanbevolen aantal clusters.
De som van kwadratische fouten is geladen als een dictionary met de naam sse uit de vorige oefening. matplotlib.pyplot is geladen als plt, en seaborn als sns.
Je kunt de dictionary verkennen in de console.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Klantsegmentatie in Python
Oefeninstructies
- Voeg de grafiektitel "The Elbow Method" toe.
- Voeg het label voor de X-as "k" toe.
- Voeg het label voor de Y-as "SSE" toe.
- Plot de SSE-waarden voor elke
kdie als keys in de dictionary zijn opgeslagen.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Add the plot title "The Elbow Method"
plt.____('The Elbow Method')
# Add X-axis label "k"
plt.____('____')
# Add Y-axis label "SSE"
plt.____('____')
# Plot SSE values for each key in the dictionary
sns.____(x=list(sse.____()), y=list(sse.____()))
plt.show()