Повторение: дегустация чая

Часть раздела Обучение без учителя путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 15 из 51.

Задание

Средне

Чайный клуб попробовал 66 сортов чая. В teas.csv указано, как заваривали каждый сорт, три оценки вкуса и известный тип. Можно ли определить типы только по числам?

Масштабируй пять features и раздели сорта чая на 3 группы методом k-средних.
Составь профили кластеров в реальных единицах, отсортируй их по температуре заваривания и назови их именами из names в этом порядке, как посетителей тематического парка.
Сравни с известными типами: выведи размер каждого кластера, температуру, время заваривания и самый распространённый тип с его количеством.

Для другого клуба:

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)

Попробуйте сами

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

# 66 сортов чая, которые продегустировал чайный клуб: как их заваривают, три оценки вкуса от 1 до 10 и их тип
teas = pd.read_csv("teas.csv")
features = ["brew_temp_c", "steep_min", "bitterness", "floral", "malty"]

# Названия кластеров в порядке от самой низкой температуры заваривания до самой высокой
names = ["Delicate", "Balanced", "Bold"]

# Напишите свой код ниже