Calculează suma pătratelor erorilor

În acest exercițiu, vei calcula suma pătratelor erorilor pentru diferite numere de clustere, de la 1 la 15. În acest exemplu, folosim un set de date creat special pentru a obține o curbă „elbow" mai clară.

Am încărcat versiunea normalizată a datelor ca data_normalized. Modulul KMeans din scikit-learn este deja importat. De asemenea, am inițializat un dicționar gol pentru a stoca suma pătratelor erorilor: sse = {}.

Explorează datele în consolă dacă dorești.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează KMeans și calculează SSE pentru fiecare k cu valori între 1 și 15.
Inițializează KMeans cu k clustere și starea aleatoare 1.
Antrenează KMeans pe setul de date normalizat.
Atribuie suma pătratelor distanțelor elementului k din dicționarul sse.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit KMeans and calculate SSE for each k
for k in range(____, ____):
  
    # Initialize KMeans with k clusters
    kmeans = ____(n_clusters=____, random_state=1)
    
    # Fit KMeans on the normalized dataset
    kmeans.____(data_normalized)
    
    # Assign sum of squared distances to k element of dictionary
    sse[____] = kmeans.____

Editează și rulează codul