绘制平方误差之和
现在，您将为每个 k 的取值绘制平方误差之和，并判断是否存在肘部。这将帮助您确定建议使用的聚类数量。
平方误差之和已作为名为 sse 的字典从上一个练习中加载。matplotlib.pyplot 已以 plt 导入，seaborn 以 sns 导入。
您可以在控制台中查看该字典。
本练习是课程的一部分
Python 中的客户细分
练习说明
- 添加图表标题 "The Elbow Method"。
- 添加 X 轴标签 "k"。
- 添加 Y 轴标签 "SSE"。
- 绘制字典中以键存储的每个
k对应的 SSE 值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Add the plot title "The Elbow Method"
plt.____('The Elbow Method')
# Add X-axis label "k"
plt.____('____')
# Add Y-axis label "SSE"
plt.____('____')
# Plot SSE values for each key in the dictionary
sns.____(x=list(sse.____()), y=list(sse.____()))
plt.show()