Revisão: Frequentadores da Academia

Parte da seção Aprendizado não supervisionado do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 5 de 51.

Desafio

Fácil

Lembra das visitas ao café que abriram este capítulo? Uma academia quer fazer o mesmo com seu espaço: que tipos de membros frequentam o local? members.csv contém a média de minutos de exercícios cardiovasculares e de musculação por visita de cada membro.

Ajuste o KMeans: 3 clusters, n_init=10, random_state=0.
Para cada grupo, começando pelo maior, exiba seu tamanho, seu centro e seu membro mais típico: aquele mais próximo do centro.
Faça um gráfico de dispersão de cada grupo, identificado por seu tamanho, como 55 members; em seguida, estrelas pretas identificadas como centers, uma legenda e exiba o gráfico.

Para outra academia:

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 seu gráfico:

Em seguida, Coddy descreve seu gráfico.

Experimente você mesmo

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

# Uma linha por aluno: média de minutos de cardio e musculação por 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)")

# Escreva seu código abaixo