Python 我需要为我的数据集实现肘部方法，以找到k-means聚类所需的最佳聚类

我的主要目标是从语料库中计算关键字的tf-idf值，并对我在语料库中应用sklearn tf-idf矢量器后得到的矩阵进行k均值聚类。 下面是我如何计算tf idf的 结果，我得到了这个矩阵。 matrix.shape=（11318187）

现在我想在tf idf矩阵上执行肘部方法，以获得我的数据集所需的最佳集群数量，但我不确定如何实现。 这就是我到目前为止为肘部方法实现的。 我想找到聚类的数量，然后执行k-means聚类。我的最终目标是对这篇大文章进行一个句子聚类，从每个句子聚类中找出前10个关键词。 例如 第一组：第1、6、7句。。等等 十大关键词： 第二组：第70句，第80句，第4句。。。等等 十大关键词： . . . k组：第75句，第67句，。。。。。还有儿子 十大关键词：

您能告诉我需要更改什么来计算数据集的群集数吗？