Обчисліть суму квадратів помилок

У цій вправі ви обчислите суму квадратів помилок для різної кількості кластерів у діапазоні від 1 до 15. У цьому прикладі ми використовуємо спеціально створений набір даних, щоб отримати чіткіший графік «ліктя».

Ми завантажили нормалізовану версію даних як data_normalized. Модуль KMeans зі scikit-learn уже імпортовано. Також ми ініціалізували порожній словник для зберігання суми квадратів помилок: sse = {}.

За бажанням досліджуйте дані в консолі.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Навчіть KMeans і обчисліть SSE для кожного k у діапазоні від 1 до 15.
Ініціалізуйте KMeans із k кластерами та random_state=1.
Навчіть KMeans на нормалізованому наборі даних.
Запишіть суму квадратів відстаней до елемента k у словнику sse.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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.____

Редагувати та запускати код