（５）エルボー法
k-maens法において、クラスタの数（いくつグルーピングするか）を自分で指定する必要がある。
各クラスタにはそれぞれ１つ以上のデータアリが前提である。
クラスタ数が不適切であれば、うまくグルーピングができない。
クラスタの最適な個数を決定するのに役立つ手法として、エルボー法がある。
エルボー法は、クラスタ数とSSEの関係をグラフにした上で、できるだけ少ないクラスタ数でSSEがなるべく小さくなる点を探し出し、そのクラスタ数をベストなクラスタ数と考える。
基本的に、クラスタ数を増やすとSSEが小さくなる傾向にある。
SSEの値が急激に変化するグラフが肘（エルボー）のように見えることからエルボー法と呼ばれている。
