手肘法找k代码

下面是一个使用手肘法找最优聚类数 k 的 Python 代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据集
X = ...

# 用不同的 k 值进行聚类，计算每个 k 值对应的 SSE
SSE = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', random_state=0)
    kmeans.fit(X)
    SSE.append(kmeans.inertia_)

# 绘制 SSE 与 k 值的关系图
plt.plot(range(1, 11), SSE)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 类来进行聚类，并计算每个 k 值对应的 SSE。然后，我们将 SSE 与 k 值的关系绘制成图表，通过观察图表找到最优聚类数 k。

相关问题

手肘法基于Matlab代码

以下是基于Matlab的手肘法代码实现：

% 生成随机数据
X = rand(100, 2);

% 计算不同簇数下的聚类损失函数
wcss = zeros(1, 10);
for k = 1:10
    kmeans = fitckmeans(X, k, 'MaxIter', 100, 'Replicates', 10);
    wcss(k) = kmeans.CriterionValues(end);
end

% 绘制簇数与聚类损失函数之间的关系图
plot(1:10, wcss, '-o')
title('Elbow Method')
xlabel('Number of Clusters')
ylabel('WCSS')

这个代码中，我们使用`fitckmeans`函数来进行聚类，并计算不同簇数下的聚类损失函数（WCSS）。`fitckmeans`函数需要指定最大迭代次数和重复次数等参数。计算完成后，我们可以绘制簇数与聚类损失函数之间的关系图。通过观察图像，可以找到聚类效果最好的簇数。

k-means手肘法代码

以下是一个简单的 Python 代码实现 k-means 手肘法：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
X = [...]  # 输入数据

# 计算每个点到中心点的距离平方和
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_)

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

在代码中，`X` 是输入数据。我们对 1~10 个聚类中心进行 k-means 聚类，并计算每个点到其所属的中心点的距离平方和（即 SSE）。最后，我们将 SSE 值绘制成手肘图，以便确定最佳的聚类数。