Özet: Çay Tadımı

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Denetimsiz Öğrenme bölümünün bir parçası. Ders 15 / 51.

Görev

Orta

Bir çay kulübü 66 çayı tattı. teas.csv her birinin nasıl demlendiğini, üç aroma puanını ve bilinen türünü içeriyor. Yalnızca sayılar türleri bulabilir mi?

Beş features öğesini ölçeklendir ve çayları k-means ile 3 gruba kümele.
Kümeleri gerçek birimlerle profille, demleme sıcaklığına göre sırala ve tema parkının ziyaretçileri örneğinde olduğu gibi, bu sırayla names içinden adlandır.
Bilinen türlerle karşılaştır: her kümenin boyutunu, sıcaklığını, demleme süresini ve en yaygın türünü sayısıyla birlikte yazdır.

Başka bir kulüp için:

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)

Kendin dene

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

# Bir çay kulübünün tattığı 66 çay: nasıl demlendikleri, 1 ile 10 arasında üç lezzet puanı ve türleri
teas = pd.read_csv("teas.csv")
features = ["brew_temp_c", "steep_min", "bitterness", "floral", "malty"]

# En düşük demleme sıcaklığından en yükseğine doğru kümelerin adları
names = ["Delicate", "Balanced", "Bold"]

# Kodunuzu aşağıya yazın