Özet: Spor Salonu Üyeleri

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimsiz Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 5 / 51.

Görev

Kolay

Bu bölümü açan kafe ziyaretlerini hatırlıyor musun? Bir spor salonu da kendi üyeleri için aynısını öğrenmek istiyor: Kimler geliyor? members.csv, her üyenin ziyaret başına ortalama kardiyo ve ağırlık çalışması dakikalarını içeriyor.

KMeans'i şu ayarlarla eğit: 3 küme, n_init=10, random_state=0.
Her grup için, en büyükten başlayarak, grubun boyutunu, merkezini ve merkeze en yakın olan en tipik üyesini yazdır.
Her grubu, boyutunu belirten bir etiketle (örneğin 55 members) dağılım grafiğinde göster; ardından centers etiketli siyah yıldızları ekle, açıklama kutusunu göster ve grafiği görüntüle.

Başka bir spor salonu için:

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.)

ve grafiği:

Gym Members başlıklı bir dağılım grafiği; yatay eksende kardiyo dakikaları, dikey eksende ağırlık dakikaları: altta kardiyo yapan 45 üye, sol üstte ağırlık çalışan 30 üye, sağ üstte her ikisini de yoğun biçimde yapan 15 üye, her grupta bir siyah yıldız ve her grubu boyutuna göre adlandıran bir açıklama kutusu

Ardından Coddy grafiğini açıklıyor.

Kendin dene

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

# Her üye için bir satır: ziyaret başına ortalama kardiyo ve ağırlık çalışma süresi (dakika)
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)")

# Kodunuzu aşağıya yazın