使用make_blobs生成类别数据集 借助sklearn工具,生成类别数据供使用,快速、便捷。 官方说明: make_blobs函数是为聚类产生数据集产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点数或者...
1、make_bolbs定义 用我自己的话来说就是,生成n个样本,且每个样本有n_featrues个特征值,并且这些样本都服从高斯分布。 产生多少个数据样本 n_features:产生的每个样本有几个特征 2、可视化 当设置n_features=2时 当n_features=5时 当n_features分类越多分散程度越大 from sklearn.datasets import make_blobs...
make_blobs:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集 make_classification:多类单标签数据集,为每个类分配一个或多个正太分布的点集,提供了为数据添加噪声的方式,包括维度相关性,无效特征以及冗余特征等 make_gaussian-quantiles:将一个单高斯分布的点集划分为两个数量均等的点集,作为两类 make_hasti...
make_blobs函数是一类用于生成聚类算法测试数据集的函数,可以快速产生有用的数据集,它的参数如下: - n_samples:生成的数据点的数量,原始数据点的数量,默认为100; - n_features:数据点的维度,一般用于表示特征的数量,默认为2; - centers:中心点的数量或者位置,默认为3,如果是数值的话表明中心点的数量; - cluste...
make_blobs 是scikit-learn 库中用于生成多类单标签数据集的一个非常有用的函数。它通常用于聚类或分类算法的测试与演示。下面是对 make_blobs 函数用法的详细解释: 导入库 首先,你需要确保已经安装了 scikit-learn 库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install scikit-learn 然后,在你的 Python ...
make_blobs聚类数据生成器简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据,直观地说,make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,这些数据可用于测试聚类算法的效果。 make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1....
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 1 函数参数: 1.n_samples:可以是int,也可以是数组, 可选参数 (default=100) 如果为int,则表示所有簇的样本总数,这个总数在簇之间平均分配。 如...
make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs函数是为聚类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示... ...
make_blobs()是 sklearn.datasets中的一个函数。 主要是产生聚类数据集,产生一个数据集和相应的标签。 函数的源代码如下: defmake_blobs(n_samples =100, n_features =2, centers =3, cluster_std =1.0, center_box = (-10.0,10.0), shuffle =True, random_state =None):"""Generate isotropic Gaussian...
scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据,直观地说,make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,这些数据可用于测试聚类算法的效果。 make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0...