꿈라CBTK-means(K-평균) 군집분석모형을 활용한 군집분석(Clustering Analysis)에서 군집의 개수(K)를 결정하기 위해 다음과 같은 코드(Tensorflow)를 작성하였다. 이때 사용된 군집화 척도로 옳은 것은? (단, 아래 코드에서 변수 interia의 값을 출력한 뒤 이 값이 급격히 줄어드는 지점을 찾아 군집의 개수를 정하고자 한다)
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inertia_arr = []
k_range = range(2, 15)
for k in k_range :
Kmeans = Kmeans(n_clusters=k, random_state=200)
Kmeans. fit(X_train)
interia = Kmeans. inertia_
print('k : ', k, 'inertia : ', interia)
inertia_arr. append(interia)
inertia_arr = np. array(inertia_arr)- 1손실함수(Root Mean Squared Logarithmic Error)
- 2실루엣(Silhouette)
- 3평균제곱근오차(Root Mean Squared Error)
- 4엘보우(Elbow)