对多维数组进行肘部法则的python程序

肘部法则（Elbow Method）是一种常用于确定K-Means聚类中最佳聚类数量的方法。其基本思想是，随着聚类数量的增加，每个簇内的平均距离会逐渐减小，但是每个簇之间的平均距离会逐渐增大。当聚类数量达到一定值时，增加一个聚类不再显著降低簇内平均距离，此时聚类数量就是最佳的。

下面是一个对多维数组进行肘部法则的Python程序示例：

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

# 生成随机数据
X = np.random.randint(1, 100, size=(100, 5))

# 计算不同k值下的簇内平均距离平方和
sse = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    sse.append(kmeans.inertia_)

# 绘制肘部法则图像
plt.plot(range(1, 11), sse, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()

说明：

- 首先，我们使用numpy.random.randint方法生成了一个形状为(100, 5)的随机数组X，表示有100个数据样本，每个样本有5个特征。
- 然后，我们对不同的聚类数量k进行迭代，使用sklearn.cluster.KMeans方法进行聚类，并计算每个簇内平均距离平方和（SSE）。
- 最后，我们绘制了肘部法则图像，可以看出在聚类数量为3时，SSE的下降速度变缓，这时就是K-Means聚类的最佳聚类数量。