Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Có bao nhiêu cụm lúa mì?

Trong video, bạn đã học cách chọn số cụm phù hợp cho một tập dữ liệu bằng đồ thị inertia của k-means. Bạn được cung cấp một mảng samples chứa các phép đo (như diện tích, chu vi, chiều dài và một số đặc trưng khác) của các mẫu hạt. Vậy số cụm hợp lý trong trường hợp này là bao nhiêu?

KMeans và PyPlot (plt) đã được import sẵn cho bạn.

Bộ dữ liệu này được lấy từ UCI Machine Learning Repository.

Bài tập này là một phần của khóa học

Unsupervised Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Với mỗi giá trị k đã cho, hãy thực hiện các bước sau:
  • Tạo một đối tượng KMeans tên là model với k cụm.
  • Fit mô hình với dữ liệu hạt samples.
  • Thêm giá trị thuộc tính inertia_ của model vào danh sách inertias.
  • Mã để vẽ ks so với inertias đã được viết sẵn, vì vậy hãy nhấn gửi để xem biểu đồ!

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã