{"id":4061,"date":"2023-07-13T20:58:15","date_gmt":"2023-07-13T20:58:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%98%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a8%e0%b8%ad%e0%b8%81%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-13T20:58:15","modified_gmt":"2023-07-13T20:58:15","slug":"%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%98%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a8%e0%b8%ad%e0%b8%81%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%98%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a8%e0%b8%ad%e0%b8%81%e0%b9%83%e0%b8%99%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35 elbow \u0e43\u0e19 python \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14"},"content":{"rendered":"

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\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c K<\/em> \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e43\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e38\u0e01\u0e14\u0e32\u0e27 K<\/em> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e38\u0e01\u0e08\u0e30\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e46 \u0e08\u0e30\u0e04\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a K<\/em> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2a\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a K<\/em> \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e28\u0e2d\u0e01<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 “\u0e40\u0e02\u0e48\u0e32” \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e35\u0e49\u0e22\u0e27\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e43\u0e19\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n

\u0e08\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e17\u0e35\u0e48 “\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e40\u0e02\u0e48\u0e32” \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e28\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/h2>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nfrom<\/span> sklearn. cluster<\/span> import<\/span> KMeans\nfrom<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> StandardScaler<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e47\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e25 20 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n
 #createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28, 30, 31,\n                              35, 33, 29, 25, 25, 27, 29, 30, 19, 23],\n                   ' assists<\/span> ': [3, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 7, 6, 9, 12, 14,\n                               np.nan, 9, 4, 3, 4, 12, 15, 11],\n                   ' rebounds<\/span> ': [15, 14, 14, 10, 8, 14, 13, 9, 5, 4,\n                                11, 6, 5, 5, 3, 8, 12, 7, 6, 5]})\n\n#drop rows with NA values in any columns\ndf = df. dropna<\/span> ()<\/span>\n\n#create scaled DataFrame where each variable has mean of 0 and standard dev of 1\nscaled_df = StandardScaler(). fit_transform<\/span> (df)\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e28\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e19\u0e31\u0e01\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e36\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19\u0e43\u0e19 Python \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 KMeans<\/a> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e14\u0e39\u0e25 sklearn<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d n_clusters<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e27\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15<\/span><\/p>\n
 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e08\u0e19 SSE (\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e32 “\u0e40\u0e02\u0e48\u0e32” \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e21\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21 “\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07\u0e07\u0e2d” \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e23\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e08\u0e38\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e25\u0e30 SSE \u0e1a\u0e19\u0e41\u0e01\u0e19 y:<\/span> <\/p>\n
 #initialize kmeans parameters\n<\/span>kmeans_kwargs = {\n\" init<\/span> \": \" random<\/span> \",\n\" n_init<\/span> \": 10,\n\" random_state<\/span> \": 1,\n}\n\n#create list to hold SSE values for each k\n<\/span>sse = []\nfor<\/span> k in<\/span> range(1, 11):\n    kmeans = KMeans(n_clusters=k, **<\/span> kmeans_kwargs)\n    kmeans. fit<\/span> (scaled_df)\n    sse. append<\/span> (kmeans.inertia_)\n\n#visualize results\n<\/span>plt. plot<\/span> (range(1, 11), sse)\nplt. xticks<\/span> (range(1, 11))\nplt. xlabel<\/span> (\" Number of Clusters<\/span> \")\nplt. ylabel<\/span> (\u201c SSE<\/span> \u201d)\nplt. show<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e19\u0e35\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e01\u0e0f\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e07\u0e2d\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d “\u0e40\u0e02\u0e48\u0e32” \u0e17\u0e35\u0e48 k = 3 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 3 \u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e43\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e31\u0e14\u0e44\u0e1b<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 K-Means \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 Optimal K<\/em><\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e21\u0e35\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a k<\/em> \u0e02\u0e2d\u0e07 3:<\/span><\/p>\n
 #instantiate the k-means class, using optimal number of clusters\n<\/span>kmeans = KMeans(init=\" random<\/span> \", n_clusters= 3<\/span> , n_init= 10<\/span> , random_state= 1<\/span> )\n\n#fit k-means algorithm to data\n<\/span>kmeans. fit<\/span> (scaled_df)\n\n#view cluster assignments for each observation\n<\/span>kmeans. labels_\n\n<\/span>array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0]) \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19 DataFrame<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n
 #append cluster assingments to original DataFrame\n<\/span>df[' cluster<\/span> '] = kmeans. labels_<\/span>\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n<\/span><\/span>points assists rebounds cluster\n0 18.0 3.0 15 1\n2 19.0 4.0 14 1\n3 14.0 5.0 10 1\n4 14.0 4.0 8 1\n5 11.0 7.0 14 1\n6 20.0 8.0 13 1\n7 28.0 7.0 9 2\n8 30.0 6.0 5 2\n9 31.0 9.0 4 0\n10 35.0 12.0 11 0\n11 33.0 14.0 6 0\n13 25.0 9.0 5 0\n14 25.0 4.0 3 2\n15 27.0 3.0 8 2\n16 29.0 4.0 12 2\n17 30.0 12.0 7 0\n18 19.0 15.0 6 0\n19 23.0 11.0 5 0\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c \u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/strong> \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e25\u0e02\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c (0, 1 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d 2) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19\u0e16\u0e39\u0e01\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e44\u0e27\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e04\u0e25\u0e31\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19<\/strong> \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e23\u0e35\u0e1a\u0e32\u0e27\u0e19\u0e4c<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 KMeans<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07 sklearn<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e19 Python<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 K-Fold \u0e43\u0e19 Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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