Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phương pháp Elbow

Điểm silhouette và phương pháp elbow giúp bạn kiểm chứng kết quả quan sát được từ mỗi cách. Trong bối cảnh phỏng vấn Machine Learning, bạn có thể được hỏi về một trong hai, nhưng việc bàn luận chi tiết về một phương pháp trong mối liên hệ với phương pháp còn lại sẽ giúp câu trả lời của bạn thuyết phục hơn nhiều.

Trong bài tập này, với mỗi giá trị k, bạn sẽ khởi tạo một mô hình K-means và dùng thuộc tính inertia_ để xác định tổng bình phương khoảng cách từ các mẫu tới tâm cụm gần nhất; khi vẽ lên đồ thị, đường cong này thường tạo thành một “khuỷu tay” (elbow).

Hãy nhớ lại ở bài trước: khi giá trị k tăng, giá trị inertia_ giảm.

Đã được nhập sẵn cho bạn: matplotlib.pyplot với bí danh pltKMeans từ sklearn.cluster. Ma trận đặc trưng X cũng đã được tạo sẵn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create empty list
sum_of_squared_distances = ____
Chỉnh sửa và Chạy Mã