Kmeans聚类K值的确定

通过手肘法确定Kmeans聚类的最优K值

SSE = []  # 存放每次结果的误差平方和
for k in range(5,50):
    estimator = KMeans(n_clusters=k,max_iter=100,n_jobs=10)  # 构造聚类器
    estimator.fit(vec)
    print("inertia: {}".format(estimator.inertia_))
    SSE.append(estimator.inertia_)
X = range(5,50)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('SSE')
plt.plot(X,SSE,'o-')
plt.show()

参考：https://blog.csdn.net/ljyljyok/article/details/81448089