COGS-109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。数据集信息： 该数据集包含从墨西哥，秘鲁和哥伦比亚的个人收集的数据。该数据可用于根据饮食习惯和身体状况估算肥胖水平。有2111个实例和17个不同的属性。此外，使用体重不足，正常体重，I级超重，II级超重，I型肥胖，II型肥胖和III型肥胖的值对数据进行分类。笔记： 主要报告可