การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม: การเลือกจำนวนกลุ่มที่เหมาะสม

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python

Lisa Stuart

Data Scientist

วิธีเลือก k ที่เหมาะสม

ประกอบด้วย 2 คะแนน
- ระยะทางเฉลี่ยระหว่างแต่ละจุดกับจุดอื่น:
  - ในกลุ่มเดียวกัน
  - ในกลุ่มที่ใกล้ที่สุด

กราฟ Silhouette score

¹ https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_kmeans_silhouette_analysis.html

กราฟ Elbow method

¹ https://www.datanovia.com/en/lessons/determining-the-optimal-number-of-clusters-3-must-know-methods/

ฟังก์ชัน/เมธอด	ค่าที่คืนกลับ
`sklearn.cluster.KMeans`	อัลกอริทึม K-Means clustering
`sklearn.metrics.silhouette_score`	คะแนนระหว่าง -1 ถึง 1 วัดความเสถียรของกลุ่ม
`kmeans.inertia_`	ผลรวม SS ของระยะทางจากจุดข้อมูลถึงศูนย์กลางกลุ่มที่ใกล้ที่สุด
`range(start, stop)`	รายการค่าตั้งแต่ start จนถึงก่อนถึง stop
`list.append(kmeans.inertia_)`	เพิ่มค่า inertia เข้าไปในรายการ

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python