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...
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) X =...
解决"name make_blobs is not defined" 错误的旅行 6. 类图示例 为了更好地理解make_blobs的功能与其相关类,从而优化我们使用该函数的能力,以下是一个简单的类图示例,展示了make_blobs及其相关模块之间的关系: MakeBlobs+generate_data(samples: int, centers: int)+get_clusters()sklearn+ datasets«interface...
sklearn.datasets.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) 参数含义: n_samples: int, optional (default=100) The total number of points equally divided among clusters. ...
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=[0.4,0.3,0.3,0.4],random_state=1) ...
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...
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 ...
在上面的代码中,我们首先使用make_blobs函数生成了一个包含300个样本的模拟数据集,每个样本都有两个特征(x和y)。然后,我们将数据集转换为Pandas DataFrame对象。最后,我们使用plot方法绘制散点图。kind='scatter'参数指定我们想要绘制散点图,x='x'和y='y'参数指定x轴和y轴的数据列,s=50参数指定每个点的面积。
X为样本特征,y为样本簇类别。 【关键技术】 主成分分析,调用机器学习库sklearn.decomposition的PCA模型; 生成数据集,调用sklearn.datasets库的make_blobs()函数; 训练之后进行标准化、降维、归一化等操作,调用transform()函数; 画3D图,调用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D()函数。