סיכום: חברי חדר הכושר

חלק מהיחידה למידה בלתי מונחית במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 5 מתוך 51.

אתגר

קל

זוכרים את הביקורים בבית הקפה שפתחו את הפרק הזה? חדר כושר רוצה לעשות אותו דבר עם המתחם שלו: אילו סוגי מתאמנים מגיעים אליו? members.csv מכיל את ממוצע דקות האימון האירובי והאימון עם משקולות של כל מתאמן בכל ביקור.

התאימו את KMeans: 3 אשכולות, n_init=10, random_state=0.
עבור כל קבוצה, מהגדולה ביותר לקטנה ביותר, הדפיסו את הגודל שלה, את המרכז שלה ואת המתאמן המייצג ביותר שלה: זה שנמצא הכי קרוב למרכז.
צרו תרשים פיזור של כל קבוצה, עם תווית המציינת את הגודל שלה, כמו 55 members, ואז כוכבים שחורים עם התווית centers, מקרא והציגו את התרשים.

עבור חדר כושר אחר:

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.)

והתרשים שלו:

תרשים פיזור שכותרתו Gym Members, דקות האימון האירובי בציר האופקי ודקות האימון עם משקולות בציר האנכי: 45 מתאמנים שעוסקים באימון אירובי בתחתית, 30 מתאמנים שעוסקים באימון עם משקולות בפינה השמאלית העליונה, 15 מתאמנים שעוסקים הרבה בשני סוגי האימון בפינה הימנית העליונה, כוכב שחור בכל קבוצה ומקרא המציין את גודל כל קבוצה

לאחר מכן Coddy מתאר את התרשים שלך.

נסו בעצמכם

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

# שורה אחת לכל מנוי: מספר הדקות הממוצע של אימון אירובי ושל אימון משקולות בכל ביקור
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)")

# כתבו את הקוד שלכם למטה