L'inertie de K-means est la somme des distances au carré entre chaque point et le centroïde de son cluster. Plus elle est faible, plus les clusters sont compacts. Elle diminue toujours quand k augmente, donc elle ne peut pas servir seule à choisir k.
Exemple
KMeans(n_clusters=4).fit(X_s).inertia_