回顾：品茶

本课属于 Coddy Machine Learning 学习旅程的“无监督学习”单元。第 15 课，共 51 课。

挑战

中等

一个茶会品尝了 66 种茶。teas.csv记录了每种茶的冲泡方式、三个风味评分以及已知的茶类。只看这些数字，能找出茶类吗？

对五个features进行缩放，并用 k-means 将茶分成 3 组。
用实际单位分析各个簇，并按冲泡温度排序，再按这个顺序使用names中的名称为它们命名，就像主题公园访客的例子一样。
与已知茶类进行比较：打印每个簇的大小、温度、浸泡时间，以及其中最常见的茶类和数量。

另一个茶会的结果：

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)

亲手试试

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

# 茶叶俱乐部品尝的 66 种茶：冲泡方式、3 项 1 到 10 分的风味评分，以及茶的类型
teas = pd.read_csv("teas.csv")
features = ["brew_temp_c", "steep_min", "bitterness", "floral", "malty"]

# 按冲泡温度从低到高排列的聚类名称
names = ["Delicate", "Balanced", "Bold"]

# 在下方编写你的代码