pycaret 如何确定最佳聚类数，示例代码

PyCaret中提供了一种基于肘部法（Elbow Method）的聚类数确定方法。具体步骤如下：

1. 导入需要使用的库和数据集

from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *
data = get_data('jewellery')

2. 创建聚类模型并使用`setup()`函数进行数据预处理

cluster = setup(data, normalize = True, session_id = 123)

3. 调用`elbow`函数，绘制不同聚类数对应的误差平方和（SSE）的折线图

kmeans = create_model('kmeans')
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')

4. 根据图像判断最佳聚类数，并重新训练模型

kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 4)

下面是完整的示例代码：

from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.clustering import *

# 导入数据
data = get_data('jewellery')

# 创建聚类模型并使用setup()函数进行数据预处理
cluster = setup(data, normalize = True, session_id = 123)

# 调用elbow函数，绘制不同聚类数对应的误差平方和（SSE）的折线图
kmeans = create_model('kmeans')
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')

# 根据图像判断最佳聚类数，并重新训练模型
kmeans = create_model('kmeans', num_clusters = 4)