make_blobs用法 在机器学习和数据科学中，数据集的创建是至关重要的。而make_blobs函数是scikit-learn库中的一个方便的函数，用于生成模拟数据集，通常用于演示聚类算法。make_blobs函数的语法如下：from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=150, n_features=2,centers=3, cluster_...
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 ...
函数原型: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) 参数解释:n_samples(int/array):如果参数为int,代表总样本数;如果参数为array-like,数组中的每个数代表每一簇的样本数。 n_features(int):样本点的...
sklearn.datasets.make_blobs() 是用于创建多类单标签数据集的函数,它为每个类分配一个或多个正态分布的点集。 sklearn.datasets.make_blobs( n_samples=100,#待生成的样本的总数n_features=2,#每个样本的特征数centers=3,#要生成的样本中心(类别)数,或者是确定的中心点cluster_std=1.0,#每个类别的标准差cent...
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...
sklearn中make_blobs的用法详情 sklearn中make_blobs的⽤法详情 ⽬录 1.调⽤make_blobs 2.make_blobs的⽤法 sklearn中的make_blobs函数主要是为了⽣成数据集的，具体如下：1.调⽤make_blobs from sklearn.datasets import make_blobs 2.make_blobs的⽤法 data, label = make_blobs(n_features=2...
make_blobs 函数的返回值包括两个数组:样本数据 X 和样本标签 y(当 centers 参数为整数时返回)。 make_blobs 是scikit-learn 库中用于生成多类单标签数据集的一个函数。它的返回值具体说明如下: X:生成的样本数据(特征矩阵),形状为 (n_samples, n_features)。这是一个二维数组,其中 n_samples 是样本总数,...
sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的,具体如下: 调用make_blobs make_blobs的用法 data, label = make_blobs(n_features=2, n_samples=100, centers=3, random_state=3, cluster_std=[0.8, 2, 5]) n_features表示每一个样本有多少特征值 ...
函数原型: 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) 参数含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters. ...