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,...
scikit-leanr 库中的 make_blobs() 函数 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...
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 ...
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:scikit-learn.org/dev/mo 函数的源码: def make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=Tr...
make_blob函数作用及参数含义说明 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...
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。
问警告-函数make_blobs被废弃。EN废弃 Zookeeper Windows 安装
利用make_blobs函数生成200个样本数据,特征数为3的数据 x, y = ___ ( )。A.kmean=KMeans(200)B.range(200)C.make_blobs(n_samples=200,n_features=3)D.make_blobs(n_samples=3,n_features=200)的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shu
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...
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: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有更大的方差...