本文介绍了在Python机器学习中，利用Yellowbrick库进行聚类分析时确定最佳K值的方法。通过创建肘部图来评估不同聚类数下的SSE，从而找到最优的聚类数量。
Python机器学习中的可视化工具Yellowbrick：最佳聚类K值实战演示
在聚类分析中，确定最佳聚类数K是一项重要任务。一个很好的方法是绘制肘部图（Elbow Curve）。 Yellowbrick是一个Python库，它提供了许多可视化工具来帮助机器学习模型的建立和调整。这篇文章将介绍如何在Python中使用Yellowbrick来找到最佳的聚类数量K。
首先，我们需要准备一个数据集。在本文中，我们将使用sklearn库的make_blobs函数生成一个随机数据集。请确保你已经安装了sklearn和Yellowbrick，然后我们创建数据集并展示出来：
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成样本点
X, y = make_blobs
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