手肘法（Elbow method）

silhouette 分數與手肘法可用來檢驗你從各自方法得到的結果。在機器學習面試中，可能只會被問到其中一個，但能在回答時把兩者的具體作法放在一起比較與說明，會大幅提升你的答案品質。

在這個練習中，對每個 k 值，你會初始化一個 K-means 模型，並使用 inertia_ 屬性來取得各樣本到最近叢集中心的平方距離總和。將這些值繪圖後，曲線上會出現一個看起來像「手肘」的轉折點。

回想上一個單元：當 k 的值增加時，inertia_ 的值會下降。

我們已替你匯入 matplotlib.pyplot 為 plt，以及從 sklearn.cluster 匯入 KMeans。特徵矩陣 X 也已經為你建立好。