مراجعة: أعضاء النادي الرياضي

جزء من قسم التعلّم غير الخاضع للإشراف في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 5 من 51.

التحدي

سهل

هل تتذكر زيارات المقهى التي افتتحت هذا الفصل؟ يريد نادٍ رياضي الأمر نفسه لأرضيته: ما أنواع الأعضاء الذين يأتون؟ يحتوي members.csv على متوسط دقائق تمارين الكارديو وتمارين الأوزان لكل عضو في الزيارة الواحدة.

نفّذ ملاءمة KMeans: 3 عناقيد، n_init=10، random_state=0.
لكل مجموعة، بدءًا بالأكبر، اطبع حجمها ومركزها وأكثر أعضائها تمثيلًا لها: العضو الأقرب إلى المركز.
ارسم مخططًا مبعثرًا لكل مجموعة، مع تسمية حجمها، مثل 55 members، ثم نجومًا سوداء تحمل التسمية centers، وأضف وسيلة إيضاح، ثم اعرض المخطط.

لنادٍ رياضي آخر:

Groups, biggest first:
45 members: 39 min cardio, 15 min weights (most typical: Rosa P.)
30 members: 20 min cardio, 47 min weights (most typical: Finn A.)
15 members: 56 min cardio, 46 min weights (most typical: Lu W.)

ومخططه:

مخطط مبعثر بعنوان Gym Members، دقائق تمارين الكارديو على المحور الأفقي ودقائق تمارين الأوزان على المحور الرأسي: 45 عضوًا يمارسون الكارديو في الأسفل، و30 عضوًا يمارسون الأوزان في أعلى اليسار، و15 عضوًا يمارسون الكثير من كليهما في أعلى اليمين، ونجمة سوداء في كل مجموعة، ووسيلة إيضاح تسمّي كل مجموعة بحسب حجمها

ثم يصف Coddy مخططك.

جرّب بنفسك

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# صف واحد لكل عضو: متوسط دقائق تمارين الكارديو وتمارين الأوزان في كل زيارة
members = pd.read_csv("members.csv")
X = members[["cardio_min", "weights_min"]]

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Gym Members")
ax.set_xlabel("Cardio (min per visit)")
ax.set_ylabel("Weights (min per visit)")

# اكتب الكود الخاص بك أدناه