Rangkuman: Anggota Gym

Termasuk bagian Pembelajaran Tanpa Pengawasan dalam perjalanan Machine Learning di Coddy. Pelajaran 5 dari 51.

Tantangan

Mudah

Ingat kunjungan ke kafe yang membuka bab ini? Sebuah gym menginginkan hal yang sama untuk tempatnya: anggota seperti apa yang datang? members.csv menyimpan rata-rata menit kardio dan angkat beban setiap anggota per kunjungan.

Latih KMeans: 3 cluster, n_init=10, random_state=0.
Untuk setiap kelompok, urutkan dari yang terbesar, lalu cetak ukurannya, pusatnya, dan anggota yang paling mewakili: anggota yang paling dekat dengan pusat.
Buat scatter untuk setiap kelompok dengan label ukurannya, seperti 55 members, lalu bintang hitam berlabel centers, legenda, dan tampilkan grafiknya.

Untuk gym lain:

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.)

dan grafiknya:

Scatter berjudul Gym Members, menit kardio pada sumbu mendatar dan menit angkat beban pada sumbu tegak: 45 anggota yang berlatih kardio berada di bawah, 30 anggota yang berlatih angkat beban berada di kiri atas, 15 anggota yang banyak melakukan keduanya berada di kanan atas, satu bintang hitam di setiap kelompok dan legenda yang menamai setiap kelompok berdasarkan ukurannya

Lalu Coddy mendeskripsikan grafikmu.

Coba sendiri

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

# Satu baris per anggota: rata-rata menit latihan kardio dan angkat beban per kunjungan
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)")

# Tulis kodemu di bawah ini