kmeans聚类算法手肘法

K-means聚类算法的手肘法（Elbow Method）是一种用于确定聚类数量的方法。它通过计算不同聚类数量对应的误差平方和（SSE）来评估聚类效果，选择使SSE开始显著下降的聚类数量作为最优的聚类数量。

具体步骤如下：
1. 初始化k个聚类中心。
2. 将每个样本点分配到最近的聚类中心。
3. 更新每个聚类中心为其所包含样本的平均值。
4. 计算所有样本点与其分配的聚类中心之间的误差平方和（SSE）。
5. 重复步骤2-4，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。

在手肘法中，我们会尝试不同的聚类数量（k值），并计算每个k值对应的SSE。然后，我们会绘制SSE与k值的关系图，并找到拐点，即SSE开始显著下降的聚类数量。这个拐点通常被认为是最优的聚类数量。