sklearn.datasets.samples_generator.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 类型 默认 说明 n_samples int类型 可选参数 (default=100) 总的点数,平均的分到每个clusters中。 n_features int类型 可选...
三、聚类生成器 make_blobs 对于中心和各簇的标准偏差提供了更好的控制,可用于演示聚类。 1.使用语法 sklearn.datasets.make_blobs( n_samples=100,# 样本数量n_features=2,# 特征数量centers=None,# 中心个数 intcluster_std=1.0,# 聚簇的标准差center_box(-10.0,10.0),# 聚簇中心的边界框shuffle=True,# ...
sklearn 中的 make_blobs()函数make_blobs() 是 sklearn.datasets中的一个函数 主要是产生聚类数据集,需要熟悉每个参数,继而更好的利用 官方链接: https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.dat…
data, label= make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=5)#绘制样本显示pyplot.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=label) pyplot.show() 如果希望为每个类别设置不同的方差,需要在上述代码中加入cluster_std参数: fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplot data, label= mak...
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. ...
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...
其中,cmap='coolwarm'用于设置颜色映射,edgecolors='k'用于为数据点添加黑色边缘以提高可视化效果。 综上所述,通过以上步骤,你可以使用sklearn的make_circles()函数和make_blobs()函数分别生成一个环形数据集和一团数据集,并可以选择性地对其进行可视化。
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, n_samples=100, centers=3,...
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, return_centers=False) 生成用於聚類的各向同性高斯斑點。 在用戶指南中閱讀更多信息。
make_blobs 函数是为聚类或分类产生数据集,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: 是每个样本的特征(或属性)数,也表示数据的维度,默认值是2 centers: 表示类别数(标签的种类数),默认值3 cluster_std 表示每个类别的方差,例如我们希望生成2类数据,其中一类比另一类具...