Revisão: degustação de chá

Parte da seção Aprendizado não supervisionado do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 15 de 51.

Desafio

Médio

Um clube de chá provou 66 chás. teas.csv contém informações sobre como cada um foi preparado, três pontuações de sabor e seu tipo conhecido. Será que apenas os números conseguem identificar os tipos?

Escale os cinco features e agrupe os chás em 3 grupos com k-means.
Descreva os grupos em unidades reais, ordenados pela temperatura de preparo, e nomeie-os usando names nessa ordem, como os visitantes do parque temático.
Compare com os tipos conhecidos: imprima o tamanho de cada grupo, a temperatura, o tempo de infusão e seu tipo mais comum com a respectiva contagem.

Para outro clube:

Delicate: 18 teas, 77°C for 2.5 min, mostly green (15)
Balanced: 25 teas, 87°C for 3.4 min, mostly oolong (20)
Bold: 23 teas, 96°C for 4.8 min, mostly black (22)

Experimente você mesmo

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 66 chás degustados por um clube de chá: como são preparados, três notas de sabor de 1 a 10 e seus tipos
teas = pd.read_csv("teas.csv")
features = ["brew_temp_c", "steep_min", "bitterness", "floral", "malty"]

# Nomes dos grupos, da temperatura de preparo mais baixa à mais alta
names = ["Delicate", "Balanced", "Bold"]

# Escreva seu código abaixo