X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=2, cluster_std=1.5, random_state=1) plt.style.use('ggplot') plt.figure() plt.title('Data') plt.scatter(X[:,0], X[:,1], marker='o', c=np.squeeze(y), s=30) X, y = make_blobs(n_samples=[100,300,250,400], ...
figure(2): 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 n_samples表示样本的个数 centers是聚类...
make_blobs用法 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,center...
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.datasets.make_blobs.html 函数的源码: defmake_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0...
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...
sklearn的make_blobs是用来生成各同向性的高斯分布聚类数据。各同向性指的是各个方向之间没有关联,即数据的协方差矩阵为对角矩阵。 make_blobs参数: n_samples:整型数int或者数组,默认为100。如果是整型数int,就是生成数据的总数,并且各个聚类的数量相等。如果是数组,则是每个聚类的数据数量。
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...
python多进程map用户 scatter绘图 make_blobs聚类数据生成,pythonmultiprocessingmap(func,iterable[,chunksize])map()内置函数的并行等价物(尽管它只支持一个可迭代的参数)。它会阻塞,直到结果准备就绪。此方法将iterable内的每一个对象作为单独的任务提交给进程池
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,浮点数或者浮点数序列,默认值1.0 center_box:中心确定之后的数据边界,默认值(-10.0, 10.0) ...
本文簡要介紹python語言中 sklearn.datasets.make_blobs 的用法。 用法: 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...