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.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...
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...
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...
make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=None) 参数说明 n_samples (int, 可选): 要生成的样本总数,默认为 100。 centers (int 或 array-like of shape [n_centers, n_features], 可选): 生成簇的中心数或者中心坐标。如果是整数,则会在 [-10, 10] 之间随机选择中心位...
The bounding box for each cluster center when centers are generated at random. shuffle : boolean, optional (default=True) Shuffle the samples. random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None) If int, random_state is the seed used by the random number generator; ...
The number of centers to generate, or the fixed center locations. 要生成的样本中心(类别)数,或者是确定的中心点。 cluster_std: float or sequence of floats, optional (default=1.0) The standard deviation of the clusters. 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,可以...
centers : int or array of shape [n_centers, n_features], optional (default=3) The number of centers to generate, or the fixed center locations. cluster_std: float or sequence of floats, optional (default=1.0) The standard deviation of the clusters. center_box: pair of floats (min,...
center=[[1,1],[-1,-1],[1,-1]] cluster_std=0.3 X,labels=make_blobs(n_samples=200,centers=center,n_features...单标签 make_blobs 产生多类数据集,对每个类的中心和标准差有很好的控制输入参数: skle...