2、 make_circles() sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8) 重要参数:n_samples:设置样本数量、noise:设置噪声、factor:0 < double < 1 默认值0.8,内外圆之间的比例因子、random_state:设置随机参数(嘿嘿,无所谓,随便设),我们主要讲参数noi...
1 函数定义sklearn.datasets.make_circles(n_samples=100, shuffle=True, noise=None, random_state=None, factor=0.8)生成一个二维的大圆，包含一个小圆 2 相关参数说明n_samples：整数 可选 默认为100生成的总点数。（如果是奇数，内圆比外圆多一点，但是测试输入5后，内圆和外圆均是两个点）shuffle：布...
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。
X, Y =make_circles(n_samples=400, noise=.05, factor=.3)#plotData(X, Y, 'original-circle.png')#testPCA(X, Y, ncomp=2, dataset='circles')#myKPCA(X, Y, kernel_type='gauss', c=1, deg=2, ncomp=2, dataset='circles')myKPCA(X, Y, kernel_type='poly', c=1, deg=10, ncomp...
sklearn.datasetsimportmake_circles,make_moons,make_blobs,make_classification2. 创建数据集,定义核函数的选择n_samples=100datasets= [make_moons(n_samples=n_samples,noise=0.2,random_state=0),make_circles