Podsumowanie: członkowie siłowni

Część sekcji Uczenie nienadzorowane ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 5 z 51.

Wyzwanie

Łatwy

Pamiętasz wizyty w kawiarni, które otworzyły ten rozdział? Siłownia chce zrobić to samo ze swoimi klubowiczami: jakie ich typy przychodzą? Plik members.csv zawiera średnią liczbę minut cardio i ćwiczeń z ciężarami na wizytę dla każdego klubowicza.

Dopasuj KMeans: 3 klastry, n_init=10, random_state=0.
Dla każdej grupy, zaczynając od największej, wypisz jej rozmiar, środek i najbardziej typowego klubowicza: tego, który znajduje się najbliżej środka.
Narysuj wykres punktowy każdej grupy z etykietą zawierającą jej rozmiar, na przykład 55 members, a następnie czarne gwiazdki z etykietą centers, legendę i wyświetl wykres.

Dla innej siłowni:

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.)

i jej wykres:

Wykres punktowy zatytułowany Klubowicze siłowni; minuty cardio na osi poziomej, a minuty ćwiczeń z ciężarami na osi pionowej: 45 osób ćwiczących cardio na dole, 30 osób ćwiczących z ciężarami w lewym górnym rogu, 15 osób ćwiczących intensywnie oba rodzaje treningu w prawym górnym rogu, czarna gwiazdka w każdej grupie i legenda z nazwą każdej grupy określoną na podstawie jej rozmiaru

Następnie Coddy opisze twój wykres.

Spróbuj swoich sił

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

# Jeden wiersz na członka: średnia liczba minut treningu kardio i siłowego na wizytę
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)")

# Wpisz swój kod poniżej