👩‍💻 Разделите данные на группы с помощью алгоритма K-Means

Создайте модель, которая группирует точки по признакам без использования меток.
Это задача кластеризации, где мы не обучаемся на готовых ответах, а ищем структуру в данных.

Алгоритм K-Means автоматически делит данные на 3 группы на основе близости точек.
Это полезно в задачах сегментации клиентов, поиска паттернов в данных, рекомендаций и др.

Решение задачи🔽

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# Генерация данных: 300 точек, 3 центра
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=3, random_state=42)

# Модель кластеризации
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)

# Визуализация
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1],
s=200, c='red', marker='X', label='Центры кластеров')
plt.legend()
plt.show()