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()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...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇 X,y=make_blobs(n_samples=10000,n_features=3,centers=[[3,3,3], [0,0,0], [1,1,1], [2,2,2]],cluster_std=[0.2,0.1,0.2...
python matplotlib绘图/sklearn包--make_blobs() 1.make_bolbs() 函数 1 2 3 fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt 1 X , y=make_blobs(n_samples=1000, n_features=2,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[...
导入make_blobs 函数:在你的 Python 代码中正确导入这个函数: fromsklearn.datasetsimportmake_blobs 1. 生成数据:导入后,你可以使用make_blobs函数生成样本数据,并进一步进行分析或可视化。 3. 示例代码 以下是一个完整代码示例,展示如何使用make_blobs生成样本数据并进行简单的可视化: ...
首先使用make_blobs()函数从3个正态分布的聚类中随机选择500个点生成一个数据集,然后对其进行归一化,以确保特征具有相同的尺度: from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.preprocessing import StandardScaler X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, cluster_std=0.6, random_state=0) ...
球型聚类数据集(make_blobs函数) 随机数创建 scipy.stats 鸢尾花(yuan一声)数据集:3分类 有150朵鸢尾花,4个属性或特征,分别是: 花萼长度(Sepal Length) 花萼宽度(Sepal Width) 花瓣长度(Petal Length) 花瓣宽度(Petal Width) 标签(species):0、1、2分别表示山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)、维吉尼亚鸢尾...
在这个示例中,我们首先使用make_blobs函数生成了一个包含三个中心点,但标准差不同的簇的数据集。这模拟了具有不同密度簇的情形。然后,我们使用均值漂移聚类算法对数据进行了聚类,并通过可视化展示了聚类结果。可以看到,均值漂移聚类能够根据数据的密度自动确定簇的数量,并有效地识别出不同密度和形状的簇,这展示了其在...
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time()...
datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成样本数据 X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0) # 实例化层次聚类模型,n_clusters为聚类数 cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=4) # 拟合数据 cluster.fit(X) # 获取聚类标签 ...