Riepilogo: iscritti alla palestra

Fa parte della sezione Apprendimento non supervisionato del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 5 di 51.

Sfida

Facile

Ricordi le visite al bar che hanno aperto questo capitolo? Una palestra vuole fare lo stesso per i suoi spazi: quali tipi di iscritti vengono? members.csv contiene la media dei minuti di cardio e di pesi per visita di ciascun iscritto.

Adatta KMeans: 3 cluster, n_init=10, random_state=0.
Per ogni gruppo, dal più grande al più piccolo, stampa la sua dimensione, il suo centro e il suo iscritto più rappresentativo: quello più vicino al centro.
Visualizza ogni gruppo con un’etichetta che indica la sua dimensione, come 55 members, poi le stelle nere con l’etichetta centers, una legenda e mostra il grafico.

Per un’altra palestra:

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.)

e il relativo grafico:

Grafico a dispersione intitolato Gym Members, con i minuti di cardio sull’asse orizzontale e i minuti di pesi su quello verticale: 45 iscritti che fanno cardio in basso, 30 iscritti che fanno pesi in alto a sinistra, 15 iscritti che fanno molto di entrambe le attività in alto a destra, una stella nera in ogni gruppo e una legenda che identifica ogni gruppo in base alla sua dimensione

Poi Coddy descrive il tuo grafico.

Provalo tu

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

# Una riga per ogni iscritto: minuti medi di cardio e di allenamento con i pesi per visita
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)")

# Scrivi il tuo codice qui sotto