设置 KElbowVisualizer 的绘图大小答案

【问题标题】：Set the plot size of KElbowVisualizer设置 KElbowVisualizer 的绘图大小
【发布时间】：2020-05-21 06:38:18
【问题描述】：

所以我有这个向量，我想用简单的 K-Means 聚类对它们进行聚类，但首先，我需要用 Elbow 方法寻找最优的 k-聚类。我使用 YellowBrick 包中的 KElbowVisualizer 函数来找到最佳 k 簇。问题是我有 569 个向量，而 KElbowVisualizer 图不够大，无法可视化它们；因此，我看不出有哪个最好的 k-cluster。

我确实寻找了设置绘图大小的代码，但它不起作用。这是绘图结果：

这是我的代码：

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer

vec = TfidfVectorizer(
      stop_words = 'english',
      use_idf=True
)

vectors_= vec.fit_transform(df1)

model = MiniBatchKMeans()
titleKElbow = "The Optimal K-Cluster with Elbow Method"
visualizer = KElbowVisualizer(model, k=(2,30), metric='silhouette', timings=False, title = titleKElbow, size=(1080, 720))
visualizer.fit(vectors_)
visualizer.show(outpath="G:/My Drive/0. Thesis/Results/kelbow_minibatchkmeans.pdf")

我什至无法使用我的代码的最后一行将它保存到我的目录中。有人知道如何解决吗？谢谢

【问题讨论】：

您使用的是最新版本的 Yellowbrick 吗？ pip install -U yellowbrick
现在可以使用@rebeccabilbro。但是我们能知道x轴的确切数字吗？因为我有 569 行，也就是 x 轴上有 569 个数字。
是的，假设您已经使用参数locate_elbow=True 实例化了您的KElbowVisualizer，一旦您调用了visualizer.fit()，您就可以使用visualizer.elbow_value_ 和visualizer.elbow_score_，分别

标签： python yellowbrick

【解决方案1】：

回答：只需安装最新版本的 Yellowbrick pip install -U yellowbrick.

不要忘记设置 KElbowVisualizer 绘图的大小，以便您可以详细查看最佳 k 聚类

【讨论】：