Метод «лікоть»

Метрики silhouette score і метод «лікоть» допомагають перевірити результати, які ви отримуєте. На співбесіді з машинного навчання вас можуть спитати про один із них, але вміння пояснити особливості одного в контексті іншого суттєво посилить вашу відповідь.

У цій вправі для кожного значення k ви ініціалізуєте модель K-means і скористаєтеся атрибутом inertia_, щоб визначити суму квадратів відстаней зразків до найближчого центроїда кластера. Під час візуалізації ця крива зазвичай утворює «лікоть» на графіку.

Згадайте з попереднього уроку: коли значення k зростає, значення inertia_ зменшується.

Вже імпортовано для вас: matplotlib.pyplot як plt та KMeans із sklearn.cluster. Матрицю ознак X також підготовлено.