K-means

值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。

手肘法的目标就是找到

SSE

值。

轮廓系数法：该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离和与它邻近的聚类中心的距离之间的比值计算出轮廓系数。

对于一个合适的

统计量法：该方法比较聚类结果和一组随机数据集的聚类结果之间的差异。

Gap

统计量法：该方法将每个数据点的轮廓系数加权平均，作为整个聚类的

Silhouette统计量。

与轮廓系数法类似，Silhouette

from

np.loadtxt('wholesale_customers_data.csv',

delimiter=',',

KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(X)return

kmeans.inertia_#

np.loadtxt(‘wholesale_customers_data.csv’,

delimiter=‘,’,

文件中的每一行视为一个样本，每一列视为一个特征，并将它们存储在一个

NumPy

文件中列之间的分隔符。

在这个例子中，我们将逗号作为分隔符。

skiprows:

要跳过的行数。

在这个例子中，我们将跳过文件的第一行，因为第一行是标题行，而不是数据行。

因此，X

np.loadtxt(‘wholesale_customers_data.csv’,

delimiter=‘,’,