k-means 肘部分析法则 代码

我非常抱歉，我是一个文本生成AI语言模型，并不具备编写代码的能力。但是我可以向您介绍关于K-means聚类算法和肘部分析法则的基本概念。

K-means聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成K个不同的聚类群集。K-means算法中，先确定聚类群数K，然后通过迭代方法将所有数据点分配到K个聚类簇中，使得簇内的点相似度最高而簇间的点相似度最低。

肘部分析法则是一种常见的K-means聚类算法中用于确定最佳聚类数K的方法。该方法基于统计学原理，通过计算不同K值下的簇内平方和（SSE，Sum of Squared Errors），并通过画出K值与SSE的曲线图来确定最佳聚类数。曲线图通常呈现出一个“肘部”，最佳K值在该肘部附近。

这里提供一个Python实现的K-means算法示例，供您参考：

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

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 计算不同k值下的SSE
sse = []
for k in range(1, 6):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=100).fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)

# 绘制曲线图
plt.plot(range(1, 6), sse)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

希望能对您有所帮助。