KElbowVisualizer是一个用于帮助选择K-means聚类算法中最佳簇数的可视化工具。它通过绘制不同簇数对应的K-means模型的误差平方和(SSE)或轮廓系数来帮助确定最佳的簇数。
设置KElbowVisualizer的打印大小可以通过调整参数来实现。在使用KElbowVisualizer时,可以使用figsize
参数来指定打印的图像大小。该参数接受一个元组,其中包含两个值,分别表示图像的宽度和高度。例如,figsize=(8, 6)
表示图像的宽度为8英寸,高度为6英寸。
下面是一个示例代码,展示如何设置KElbowVisualizer的打印大小:
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建K-means模型
model = KMeans()
# 创建KElbowVisualizer对象,并设置打印大小为(8, 6)
visualizer = KElbowVisualizer(model, k=(2, 10), figsize=(8, 6))
# 数据拟合和可视化
visualizer.fit(data)
visualizer.show()
在上述示例中,我们创建了一个K-means模型,并使用KElbowVisualizer进行可视化。通过设置figsize=(8, 6)
,我们将打印的图像大小设置为宽度为8英寸,高度为6英寸。
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