利用肘部法选择性能指标CHI的最佳k值python代码

以下是利用肘部法选择性能指标CHI的最佳k值的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 特征选择，选择最具有代表性的20个特征
X = digits.data
y = digits.target
X_new = SelectKBest(chi2, k=20).fit_transform(X, y)

# 肘部法选择k值
sse = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(X_new)
    sse.append(kmeans.inertia_)
    
plt.plot(range(1, 11), sse)
plt.title('肘部法选择最佳k值')
plt.xlabel('k值')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

在以上示例中，我们首先加载了手写数字数据集，然后对数据集进行了特征选择，选择最具有代表性的20个特征。接着，我们使用KMeans算法对特征子集进行聚类分析，计算不同k值下的SSE，并将结果绘制成图表。最后，我们可以通过观察图表找到SSE开始明显降低的点，从而选择最佳的聚类数量k。