Постройте значения критерия по сравнению с количеством кластеров для каждого решения по кластеризации, сохраненного в кластеризирующемся объекте оценки.
Загрузите выборочные данные.
Данные содержат измерения длины и ширины от чашелистиков и лепестков трех разновидностей ирисовых цветов.
Создайте кластеризирующийся объект оценки. Кластеризируйте данные с помощью kmeans
и оцените оптимальное количество кластеров с помощью критерия Calinski-Harabasz.
Постройте значения критерия Calinski-Harabasz для каждого количества протестированных кластеров.
График показывает, что самое высокое значение Calinski-Harabasz происходит в трех кластерах, предполагая, что оптимальное количество кластеров равняется трем.