python 手肘法选择最佳k

K-Means聚类算法中的手肘法是一种常见的选择最佳K值的方法，可以通过绘制不同K值下的SSE（误差平方和）与K值的折线图，找到SSE下降速度突然变缓的拐点对应的K值作为最佳K。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans类实现手肘法选择最佳K。具体步骤如下：

1.导入必要的库和数据集

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

2.计算不同K值下的SSE

sse = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)

3.绘制折线图

plt.plot(range(1, 11), sse)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

根据折线图找到SSE下降速度突然变缓的拐点对应的K值即可。需要注意的是，手肘法只是一种选择最佳K值的方法，实际应用中还需要结合业务场景和经验进行综合考虑。