НачатьНачать бесплатно

Сколько кластеров зерна?

В видеоуроке вы узнали, как выбрать подходящее число кластеров для набора данных с помощью графика инерции k-means. Вам предоставлен массив samples, содержащий измерения образцов зерна (такие как площадь, периметр, длина и ряд других характеристик). Какое число кластеров будет оптимальным в данном случае?

KMeans и PyPlot (plt) уже импортированы для вас.

Этот набор данных получен из репозитория машинного обучения UCI.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Для каждого из заданных значений k выполните следующие шаги:
  • Создайте экземпляр KMeans с именем model и числом кластеров k.
  • Обучите модель на данных о зерне samples.
  • Добавьте значение атрибута inertia_ объекта model в список inertias.
  • Код для построения графика ks и inertias уже написан за вас — нажмите «Отправить ответ», чтобы увидеть график!

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

ks = range(1, 6)
inertias = []

for k in ks:
    # Create a KMeans instance with k clusters: model
    ____
    
    # Fit model to samples
    ____
    
    # Append the inertia to the list of inertias
    ____
    
# Plot ks vs inertias
plt.plot(ks, inertias, '-o')
plt.xlabel('number of clusters, k')
plt.ylabel('inertia')
plt.xticks(ks)
plt.show()
Редактировать и запускать код