Aprendendo sem Rótulos

Parte da seção Aprendizado não supervisionado do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 1 de 51.

Cada linha até agora veio com sua resposta, um rótulo. A maioria dos dados não tem nenhum. O aprendizado não supervisionado encontra padrões apenas nas linhas, como nestas visitas a um café:

Dois gráficos de 240 visitas a um café, com o horário de chegada no eixo horizontal e os minutos de permanência no eixo vertical. À esquerda, pontos cinza sem rótulos em três agrupamentos. À direita, os mesmos pontos em três grupos encontrados por um modelo, chamados café rápido, almoço e laptop

Linhas semelhantes ficam próximas umas das outras, e um grupo delas é um agrupamento. Ninguém contou ao modelo sobre cafés ou laptops. Ele encontrou três grupos; as pessoas deram nomes a eles.

As lojas encontram tipos de clientes dessa forma; até o fim deste capítulo, você também o fará. Não há y, apenas X: o modelo aprende o próprio formato dos dados.

Desafio

Fácil

Uma criação de trutas distingue a idade delas pelo comprimento: os peixes de cada ano formam um grupo. lengths contém 36 trutas em cm, da mais curta à mais comprida; o programa lê gap.

Percorra os comprimentos. Uma truta mais de gap cm mais comprida que a anterior inicia um novo grupo.
Imprima quantos grupos há e, em seguida, a truta mais curta e a mais comprida de cada grupo e sua quantidade.

Para outro lago e uma diferença de 2:

26 trutas de outro lago representadas como pontos ao longo de um eixo de comprimento: 15 de 8.5 a 13.9 cm, um intervalo vazio de 3.5 cm e, em seguida, 11 de 17.4 a 22 cm

Groups: 2
  8.5 to 13.9 cm: 15 trout
  17.4 to 22.0 cm: 11 trout

Experimente você mesmo

# 36 trutas de um mesmo lago, comprimento em cm, da menor para a maior
lengths = [9.8, 10.4, 10.9, 11.3, 11.6, 12.0, 12.2, 12.7, 13.1, 13.4, 14.0, 14.6,
           18.2, 18.9, 19.3, 19.8, 20.1, 20.4, 20.6, 21.0, 22.8, 23.0, 23.3, 23.5, 23.7, 23.9,
           26.5, 27.1, 27.6, 28.0, 28.3, 28.9, 29.4, 29.8, 30.4, 31.0]
gap = float(input())

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